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Enregistrement W4323360573 · doi:10.51731/cjht.2022.590

2023 Watch List: Top 10 Precision Medicine Technologies and Issues

2023· article· en· W4323360573 sur OpenAlex
Sinwan Basharat, Andrea Smith, Nazia Darvesh, Tamara Rader

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill UniversityYork UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision medicineHealth careScope (computer science)Equity (law)Health equityMental healthMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CADTH’s 2023 Watch List presents the top 10 precision medicine technologies and issues that have the potential to make a significant and meaningful impact in transforming health systems in Canada over the next 5 years. These technologies and issues are likely to shape the future of health care. The Human Genome Project was completed 20 years ago and offers new opportunities to use an individual's genetic information to manage their health care. Today, as health systems see an emergence of new precision medicine technologies that can use a person’s unique characteristics to inform and tailor their care, the 2023 Watch List unpacks the hype from hope, and indicates where there is likely real opportunity to improve patient care and health systems delivery. As part of the 2023 Watch List, we identify and describe the 5 top precision medicine technologies; among them, examples such as liquid biopsies for informing cancer treatments and pharmacogenomics testing for mental health conditions that may shape the future of health care. To prepare health systems for their wider adoption and implementation, the 2023 Watch List explores some considerations for health care decision-makers about the impact and implications the technologies may have on care pathways, health human resources, health care infrastructure, and health equity. The 2023 Watch List also identifies the top 5 issues that crosscut the broader scope of precision medicine technologies and could limit health systems from realizing the full potential of the technologies. Among them, issues such as increasing complexity related to interpreting test results and challenges in regulating precision medicine technologies are key issues that likely warrant more attention and will influence the wider adoption, diffusion, and implementation of precision medicine technologies. Collectively, monitoring ongoing developments and evidence related to the top technologies and issues highlighted in the 2023 Watch List can help support health care stakeholders to future-proof health systems and guide health system planning in Canada.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,329
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,114 · 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