MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975972081 · doi:10.1055/a-0979-2322

From the Origins of Pharmacogenetics to First Applications in Psychiatry

2019· review· en· W2975972081 sur OpenAlexaff
Daniel J. Müller, Zoe Rizhanovsky

Notice bibliographique

RevuePharmacopsychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogeneticsRelevance (law)Clinical pharmacologyPharmacogenomicsPsychologyPsychiatryMedicinePharmacologyBiologyGeneticsPolitical scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacogenetics is the division of science addressing how genetic factors contribute to the metabolism, response, and side effects of a given medication. What was once regarded as a subdivision of genetics and pharmacology is now recognized as its own field and has its own unique story of origin. While the term "pharmacogenetics" was coined by Friedrich Vogel in 1959, the relevance of inherited genetic traits in affecting the clinical outcome to xenobiotics has been observed long before. In fact, there is much hope that pharmacogenetics can help unravel the "mysteries" as to why different people may display variable responses to the same medication as well as identify new drug targets. This article will highlight the conceptual framework for pharmacogenetics advanced by pioneer scientists Arno Motulsky and Friedrich Vogel (both human geneticists), as well as Werner Kalow (clinical pharmacologist), leading up to the creation of modern pharmacogenetics. Finally, the practical implications and first steps toward implementation for current psychiatric treatment are reviewed followed by an outlook on future studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePharmacopsychiatryMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207