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Enregistrement W2338990367 · doi:10.1093/jlb/lsw018

Precision medicine: drowning in a regulatory soup?

2016· article· en· W2338990367 sur OpenAlexaff
Dianne Nicol, Tania Bubela, Drc Chalmers, Jan Charbonneau, Christine Critchley, Joanne L. Dickinson, Jennifer Fleming, Alex W. Hewitt, Jane Kaye, John Liddicoat, Rebekah McWhirter, Margaret Otlowski, Nola M. Ries, Loane Skene, Cameron Stewart, Jennifer K. Wagner, Nikolajs Zeps

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and the Biosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision medicineMedicineComputational biologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As US President Barack Obama noted in his 2015 State of the Union address, precision medicine promises to deliver ‘the right treatments, at the right time, every time to the right person’ which ‘gives us one of the greatest opportunities for new medical breakthroughs that we have ever seen’. These comments were a prelude to a $215 million funding commitment by the President to his Precision Medicine Initiative, the aim of which is to ‘pioneer a new model of patient-powered research that promises to accelerate biomedical discoveries and provide clinicians with new tools, knowledge, and therapies to select which treatments will work best for which patients’. The objectives include an undertaking to modernize the current regulatory landscape.\n\nSome six months prior to this address, a group of international scholars in the disciplines of law, biomedicine, bioethics, and the social sciences met at the other end of the world in Hobart, Australia to workshop the challenges involved in formulating a coherent regulatory framework for precision medicine. The inspiration for the workshop title, Leading or Limping? Regulation of Personalized Medicine, came from a famous observation by one of Australia's most eminent High Court judges, Justice Victor Windeyer in the case of Mount Isa Mines Ltd v Pusey (1970) 125 CLR 383 at 395, where he referred to the law as ‘marching with medicine but in the rear and limping a little’. The language of personalized medicine, rather than precision medicine, was used at the workshop, because at that time it was the more common term.\n\nThe terms ‘precision’, ‘personalized’, and ‘medicine’ already hint at some of the regulatory challenges that lie ahead. ‘Precision’ implies that the product or service being offered is accurate and targeted. Like any novel area, the frontier is often filled with a variety of new players some of whom will see a huge commercial opportunity and may push the boundaries of acceptability in terms of their claims. In addition, novel risks of harm to individuals may rise or be exacerbated by the new technologies. We therefore need to be assured that appropriate regulatory requirements are in place so that precision medicine can be undertaken efficiently and safely and in a manner that facilitates the translation of research into effective therapies.\n\nLanguage that focuses attention on the ‘person’ immediately raises questions around personhood and privacy. As knowledge and understanding of personal health increases, so too do the potential threats to personal privacy. ‘Medicine’ implies that these new advances sit within the established medical care system, with all the regulatory checks and balances that go along with it. Yet, we will see in the discussion that follows that one of the features of precision medicine is the blurring of boundaries between the clinic, the laboratory, and the healthcare industry, creating new regulatory spaces. On the one hand, this raises questions about the capacity of existing regulatory structures to respond. On the other hand, it risks regulatory overlap and confusion, a veritable ‘regulatory soup’ that could drown the promised advances in precision 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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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