Measuring the chronology of the translational process of molecular genetic discoveries
Notice bibliographique
Résumé
Background The process of technology validation and transfer of new molecular diagnostic tests towards the clinic faces challenges and needs to be improved. There is no empirical measure of the chronology and pace of technology transfer of molecular genetic discoveries. Methods We studied these for 29 molecular genetic test discoveries in order to (1) provide estimates of the timeframe between discovery of a clinical application and complete clinical implementation, and (2) compare the trajectories between different new tests to identify common patterns. We identified 11 publicly available "timestamps" for the technology transfer process ranging from discovery of the marker to use in a clinical setting. For each test selected, we searched public databases to identify available timestamps and dates. We plotted and compared trajectories of individual tests, including chronology. Results We show that there is much variability in the chronology of transfer between biomarkers. The median time between discovery of the marker and availability of the clinical test was 9.5 years (minimum 1). There was a median time of 18 years between test discovery and FDA approval (minimum 7 years), and it took a median of 17 years between discovery and the availability of a certified reference material for the 10 assays that have one (minimum 9 years). Conclusions We conclude that new molecular genetic tests take significant time between discovery and clinical implementation, and that further work is needed to pinpoint key factors, including policy and organization factors, that may allow for improving and streamlining this process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».