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Enregistrement W2050701148 · doi:10.1038/clpt.2011.334

PhRMA Survey of Pharmacogenomic and Pharmacodynamic Evaluations: What Next?

2012· article· en· W2050701148 sur OpenAlexaff
N Grecco, Nadine Cohen, Amelia Warner, Catalina López-Correa, Sharada L. Truter, Amir Snapir, Steven P. Piccoli, D Wang, Agnes Westelinck, Lois M. Hinman, M A Franc

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensGenome Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsPharmacodynamicsClinical pharmacologyPharmaceutical industryDrug developmentPharmacologyDrugMedicinePharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interindividual variation in pharmacodynamic (PD) response to drugs is an ongoing area of research for drugs in clinical development, pre- and postapproval. To characterize how pharmacogenomic (PG ) variations can serves a predictor of differences in PD outcomes, the pharmaceutical industry has incorporated PG /PD analysis into clinical drug development. The Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (PhRMA ) and the Industry Pharmacogenomics Working Group (I-PWG) conducted a survey of 16 pharmaceutical companies to ascertain to what extent PG/PD research is being incorporated into drug development. The survey results showed that, while the industry has made some attempt to incorporate PG/PD studies into drug development, application has been inconsistent. Nevertheless, several valid PG/PD markers have since emerged in drug labels. The I-PWG considers PG/PD research an important approach to improving success rates in drug development. This article reports the results of the survey and proposes steps toward increasing the use of PG/PD research by the industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,476
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,112 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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