Pharmacoepidemiology: A time for a new multidisciplinary approach to precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the genomic age has created a rapid increase in complexity for the development and selection of drug treatments. A key component of precision medicine is the use of genetic information to improve therapeutic effectiveness of drugs and prevent potential adverse drug reactions. Pharmacoepidemiology, as a field, uses observational methods to evaluate the safety and effectiveness of drug treatments in populations. Pharmacoepidemiology by virtue of its focus, tradition, and research orientation can provide appropriate study designs and analysis methods for precision medicine. The objective of this manuscript is to demonstrate how pharmacoepidemiology can impact and shape precision medicine and serve as a reference for pharmacoepidemiologists interested in contributing to the science of precision medicine. This paper depicts the state of the science with respect to the need for pharmacoepidemiology and pharmacoepidemiological methods, tools and approaches for precision medicine; the need for and how pharmacoepidemiologists use their skills to engage with the precision medicine community; and recommendations for moving the science of precision medicine pharmacoepidemiology forward. We propose a new integrated multidisciplinary approach dedicated to the emerging science of precision medicine pharmacoepidemiology.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| 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 ».