MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889618178 · doi:10.1038/s41525-018-0065-4

User considerations in assessing pharmacogenomic tests and their clinical support tools

2018· review· en· W2889618178 sur OpenAlexaff
Gouri Mukerjee, Andrea Huston, Boyko Kabakchiev, Micheline Piquette‐Miller, Ron HN van Schaik, Ruslan Dorfman

Notice bibliographique

Revuenpj Genomic Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsComputer scienceTest (biology)Key (lock)Clinical decision support systemDecision support systemRisk analysis (engineering)Data scienceData miningMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacogenomic (PGx) testing is gaining recognition from physicians, pharmacists and patients as a tool for evidence-based medication management. However, seemingly similar PGx testing panels (and PGx-based decision support tools) can diverge in their technological specifications, as well as the genetic factors that determine test specificity and sensitivity, and hence offer different values for users. Reluctance to embrace PGx testing is often the result of unfamiliarity with PGx technology, a lack of knowledge about the availability of curated guidelines/evidence for drug dosing recommendations, and an absence of wide-spread institutional implementation efforts and educational support. Demystifying an often confusing and variable PGx marketplace can lead to greater acceptance of PGx as a standard-of-care practice that improves drug outcomes and provides a lifetime value for patients. Here, we highlight the key underlying factors of a PGx test that should be considered, and discuss the current progress of PGx implementation.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,484
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,096 · 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'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuenpj Genomic MedicineMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207