P4 Medicine or O4 Medicine? Hippocrates Provides the Answer
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
BACKGROUND: The term P4 medicine (predictive, preventative, personalized, participatory) was coined by Dr. Leroy Hood of the Institute for Systems Biology to demonstrate his framework to detect and prevent disease through extensive biomarker testing, close monitoring, deep statistical analysis, and patient health coaching. METHODS: In 2017, this group published the results of their "100 Person Wellness Project." They performed whole genome sequencing and 218 clinical laboratory tests, measured 643 metabolites and 262 proteins, quantified 4616 operational taxonomic units in the microbiome, and monitored exercise in 108 participants for 9 months. The study was also interventional, as members were paired with a coach who gave lifestyle and supplement counseling to improve biomarker levels between each sampling period. RESULTS: Using this study as a basis, we here analyze the Hippocratic roots and the advantages and disadvantages of P4 medicine. We introduce O4 medicine (overtesting, overdiagnosis, overtreatment, overcharging) as a counterpoint to P4 medicine to highlight the drawbacks, including possible harms and cost. CONCLUSIONS: We hope this analysis will contribute to the discussion about the best use of limited health-care resources to produce maximum benefit for all patients.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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