Paving the road to personalized medicine: recommendations on regulatory, intellectual property and reimbursement challenges
Notice bibliographique
Résumé
Personalized medicine (PM) aims to harness a wave of 'omics' discoveries to facilitate research and discovery of targeted diagnostics and therapies and increase the efficiency of healthcare systems by predicting and treating individual predispositions to diseases or conditions. Despite significant investment, limited progress has been made bringing PM to market. We describe the major perceived regulatory, intellectual property, and reimbursement challenges to the development, translation, adoption, and implementation of PM products into clinical care. We conducted a scoping review to identify (i) primary challenges for the development and implementation of PM identified in the academic literature; (ii) solutions proposed in the academic literature to address these challenges; and (iii) gaps that exist in that literature. We identified regulatory barriers to PM development and recommendations in 344 academic papers. Regulatory uncertainty was a cross-cutting theme that appeared in conjunction with other themes including: reimbursement; clinical trial regulation; regulation of co-development; unclear evidentiary requirements; insufficient incentives for research and development; incompatible information systems; and different regulation of different diagnostics. To fully realize the benefits of PM for healthcare systems and patients, regulatory, intellectual property, and reimbursement challenges need to be addressed in lock step with scientific advances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».