The “Molecularly Unstratified” Patient: A Focus for Moral, Psycho-Social and Societal Research
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
The biomedical paradigm of personalised precision medicine - identification of specific molecular targets for treatment of an individual patient - offers great potential for treatment of many diseases including cancer. This article provides a critical analysis of the promise, the hype and the pitfalls attending this approach. In particular, we focus on 'molecularly unstratified' patients - those who, for various reasons, are not eligible for a targeted therapy. For these patients, hope-laden therapeutic options are closed down, leaving them left out, and left behind, bobbing untidily about in the wake of technological and scientific 'advance'. This process creates a distinction between groups of patients on the basis of biomarkers and challenges our ability to provide equitable access to care for all patients. In broadening our consideration of these patients to include the research ecosystem that shapes their experience, we hypothesise that the combination of immense promise with significant complexity creates particular individual and organisational challenges for researchers. The novelty and complexity of their research consumes high levels of resource, possibly in parallel with undervaluing other 'low hanging fruit', and may be challenging current regulatory thinking. We outline future research to consider the societal, psycho-social and moral issues relating to 'molecularly unstratified' patients, and the impact of the drive towards personalisation on the research, funding, and regulatory ecosystem.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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