The Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety: A Model for Safety Pharmacology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse drug reactions (ADRs) rank as one of the top 10 leading causes of death in the developed world, and the direct medical costs of ADRs exceed $100 billion annually in the United States alone. Pharmacogenomics research seeks to identify genetic factors that are responsible for individual differences in drug efficacy and susceptibility to ADRs. This has led to several genetic tests that are currently being used to provide clinical recommendations. The Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety is a nation-wide effort established in Canada to identify novel predictive genomic markers of severe ADRs in children and adults. A surveillance network has been established in 17 of Canada's major hospitals to identify patients experiencing specific ADRs and to collect biological samples and relevant clinical history for genetic association studies. To identify ADR-associated genetic markers that could be incorporated into predictive tests that will reduce the occurrence of serious ADRs, high-throughput genomic analyses are conducted with samples from patients that have suffered serious ADRs and matched control patients. SUMMARY: ADRs represent a significant unmet medical problem with significant morbidity and mortality, and Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety is a nation-wide network in Canada that seeks to identify genetic factors responsible for interindividual differences in susceptibility to serious ADRs. CONCLUSIONS: Active ADR surveillance is necessary to identify and recruit patients who suffer from serious ADRs. National and international collaborations are required to recruit sufficient patients for these studies. Several pharmacogenomics tests are currently in clinical use to provide dosing recommendations, and the number of pharmacogenomics tests is expected to significantly increase in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».