2023 Watch List: Top 10 Precision Medicine Technologies and Issues
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,057 |
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 ».