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Enregistrement W2274066308 · doi:10.1586/14737159.2016.1146593

Toward clinical genomics in everyday medicine: perspectives and recommendations

2016· article· en· W2274066308 sur OpenAlexaff
Susan Delaney, Michael Hultner, Howard J. Jacob, David H. Ledbetter, Jeanette McCarthy, M.A. Ball, Kenneth B. Beckman, John W. Belmont, Cinnamon S. Bloss, Michael F. Christman, Andy Cosgrove, Stephen A. Damiani, Timothy Danis, Massimo Delledonne, Michael J. Dougherty, Joel T. Dudley, W. Andrew Faucett, Jennifer Friedman, David H. Haase, T S Hays, Stu Heilsberg, Jeff Huber, Leah Kaminsky, Nikki Ledbetter, Warren H. Lee, Elissa Levin, Ondrej Libiger, Michael D. Linderman, Richard L. Love, David Magnus, AnneMarie Martland, Susan L. McClure, Scott E. Megill, Helen Messier, Robert L. Nussbaum, Latha Palaniappan, Bradley Patay, Bradley W. Popovich, John Quackenbush, Mark J. Savant, Michael M. Su, Sharon F. Terry, Steven Tucker, William T. Wong, Robert C. Green

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Molecular Diagnostics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésPersonalized medicineViewpointsPrecision medicineExome sequencingGenomicsExomeHealth careMedicineGenomeBioinformaticsBiologyPolitical scienceGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precision or personalized medicine through clinical genome and exome sequencing has been described by some as a revolution that could transform healthcare delivery, yet it is currently used in only a small fraction of patients, principally for the diagnosis of suspected Mendelian conditions and for targeting cancer treatments. Given the burden of illness in our society, it is of interest to ask how clinical genome and exome sequencing can be constructively integrated more broadly into the routine practice of medicine for the betterment of public health. In November 2014, 46 experts from academia, industry, policy and patient advocacy gathered in a conference sponsored by Illumina, Inc. to discuss this question, share viewpoints and propose recommendations. This perspective summarizes that work and identifies some of the obstacles and opportunities that must be considered in translating advances in genomics more widely into the practice of medicine.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0120,026
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0240,043
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations105
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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