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Enregistrement W2137173003 · doi:10.1186/2001-1326-2-16

Application of personalized medicine to chronic disease: a feasibility assessment

2013· article· en· W2137173003 sur OpenAlex
Ruslan Dorfman, Zayna A. Khayat, Tammy Sieminowski, Brian Golden, Renée Lyons

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensBridgepoint Active HealthcareWestern UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPharmacogeneticsMedicinePersonalized medicinePrecision medicineIntensive care medicineStroke (engine)Health carePolypharmacyDrugPharmacologyBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personalized Medicine has the potential to improve health outcomes and reduce the cost of care; however its adoption has been slow in Canada. Bridgepoint Health is a complex continuous care provider striving to reduce the burden of polypharmacy in chronic patients. The main goal of the study was to explore the feasibility of utilizing personalized medicine in the treatment of chronic complex patients as a preliminary institutional health technology assessment. We analyzed stroke treatment optimization as a clinical indication that could serve as a "proof of concept" for the widespread implementation of pharmacogenetics. The objectives of the study were three-fold:1. Review current practice in medication administration for stroke treatment at Bridgepoint Health2. Critically analyze evidence that pharmacogenetic testing could (or could not) enhance drug selection and treatment efficacy for stroke patients;3. Assess the cost-benefit potential of a pharmacogenetic intervention for stroke.Review current practice in medication administration for stroke treatment at Bridgepoint HealthCritically analyze evidence that pharmacogenetic testing could (or could not) enhance drug selection and treatment efficacy for stroke patients;Assess the cost-benefit potential of a pharmacogenetic intervention for stroke.We conducted a review of stroke treatment practices at Bridgepoint Health, scanned the literature for drug-gene and drug-outcome interactions, and evaluated the potential consequences of pharmacogenetic testing using the ACCE model.There is a substantial body of evidence suggesting that pharmacogenetic stratification of stroke treatment can improve patient outcomes in the long-term, and provide substantial efficiencies for the healthcare system in the short-term. Specifically, pharmacogenetic stratification of antiplatelet and anticoagulant therapies for stroke patients may have a major impact on the risk of disease recurrence, and thus should be explored further for clinical application. Bridgepoint Health, and other healthcare institutions taking this path, should consider launching pilot projects to assess the practical impact of pharmacogenetics to optimize treatment for chronic continuous care.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,333 · 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