Advancing Precision Medicine in Paediatrics: Past, present and future
Notice bibliographique
Résumé
Precision Medicine is an approach to disease treatment and prevention taking into account individual genetic, environmental, therapeutic and lifestyle variability for each person. This holistic approach to therapeutics is intended to enhance drug efficacy and safety not only across healthcare systems but for individual patients. While weight and to some extent gestational age have been considered in determining drug dosing in children, historically other factors including genetic variability have not been factored into therapeutic decision making. As our knowledge of the role of ontogeny and genetics in determining drug efficacy and safety has expanded, these insights have provided new opportunities to apply principles of Precision Medicine to the care of infants, children and youth. These opportunities are most likely to be achieved first in select sub-groups of children. While there are many challenges to the successful implementation of Precision Medicine in children including the need to ensure that Precision Medicine enhances rather than reduces equity in children's health care rather, there are many more opportunities. Research, advocacy, planning and teamwork are required to move Precision Medicine forward in children in pursuit of the common goal of safe and effective drug therapy.
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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 | 0,038 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».