Personalized Medicine: Marking a New Epoch in Cancer Patient Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Personalized medicine (PM) is defined as "a form of medicine that uses information about a person's genes, proteins, and environment to prevent, diagnose, and treat disease." The promise of PM has been on us for years. The suite of clinical applications of PM in cancer is broad, encompassing screening, diagnosis, prognosis, prediction of treatment efficacy, patient follow-up after surgery for early detection of recurrence, and the stratification of patients into cancer subgroup categories, allowing for individualized therapy. PM aims to eliminate the "one size fits all" model of medicine, which has centered on reaction to disease based on average responses to care. By dividing patients into unique cancer subgroups, treatment and follow-up can be tailored for each individual according to disease aggressiveness and the ability to respond to a certain treatment. PM is also shifting the emphasis of patient management from primary patient care to prevention and early intervention for high-risk individuals. In addition to classic single molecular markers, high-throughput approaches can be used for PM including whole genome sequencing, single-nucleotide polymorphism analysis, microarray analysis, and mass spectrometry. A common trend among these tools is their ability to analyze many targets simultaneously, thus increasing the sensitivity, specificity, and accuracy of biomarker discovery. Certain challenges need to be addressed in our transition to PM including assessment of cost, test standardization, and ethical issues. It is clear that PM will gradually continue to be incorporated into cancer patient management and will have a significant impact on our health care in the future.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle