Estrategias de implementación de la medicina personalizada de precisión en otros sistemas sanitarios públicos internacionales. Estado del arte.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: La medicina personalizada de precisión (MPP) es un proceso continuo y fundamental que pretende mejorar la eficacia y la eficiencia de la práctica clínica. Esta mejora se consigue con la comprensión de cómo las características biológicas únicas de los individuos y sus contextos sociales y ambientales contribuyen a su salud y enfermedad. La creciente personalización de la medicina se ve facilitada por el desarrollo de la tecnología, el conocimiento y la comprensión científica. Las tecnologías que son sinónimo de medicina personalizada, como la genómica, merecen una consideración especial en comparación con otras tecnologías que también están contribuyendo a la personalización de la medicina. Esta especial consideración se deriva del impacto que se prevé que tengan en los resultados de los pacientes y a la complejidad de los retos que su aplicación plantea a los sistemas sanitarios. Objetivo Este informe presenta una síntesis de evidencia independiente para informar al Ministerio de Sanidad del estado de la adopción de la MPP en la asistencia sanitaria pública de otros entornos internacionales. Esto permitirá, además, llevar a cabo un análisis de situación de la incorporación de la cartera de servicios de genómicas en otros sistemas sanitarios, así como sus metodologías de evaluación, y la generación de un marco de implementación en España. Método: Revisión sistemática de la literatura desde enero de 2016 a febrero de 2022 respondiendo al objetivo previamente planteado y siguiendo las recomendaciones de la declaración Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), utilizando bases de datos electrónicas: Medline, Embase, Web of Science. Además, se llevó a cabo una búsqueda secundaria que consistió en la exploración de los sitios web de los Ministerios de Salud, los documentos políticos publicados, las directrices nacionales, así como los sitios web de las principales agencias gubernamentales y organizaciones de investigación involucradas en la evaluación de las pruebas genéticas. Por último, se realizó una encuesta a los miembros de The International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) sobre la implementación de la cartera de servicios genómicos en el contexto de la MPP en sus sistemas nacionales de salud. Resultados: Se han obtenido un total de 42 dominios para determinar el estado de la implementación de la MPP. Estos dominios, a su vez, se han sido dividido en 12 categorías con opciones de múltiple respuesta. Se ha analizado el estado de implementación de la MPP en un total de 31 países divididos en 6 áreas geográficas (Europa central, Europa meridional, países de origen anglosajón, países nórdicos, países asiáticos y otros países) y en 26 iniciativas internacionales. Este análisis muestra un grado de implementación desigual y heterogéneo entre los diferentes países. Cabe destacar que las estrategias de implementación de MPP más desarrolladas, dentro de un sistema público de salud, son las de Australia y Reino Unido, siendo las que presentan una cartera de servicios genómicos con un mayor grado de integración en sus sistemas sanitarios. Conclusiones: Los países analizados que presentan una adopción de la MPP más desarrollada en sus sistemas sanitarios, tienen una serie de características comunes, ya implementadas, en curso o previstas. Estos aspectos suelen estar recogidos en una estrategia de MPP o en su defecto, de medicina genómica (MG), ya sea en forma de un plan nacional específico o como parte de los planes nacionales de salud en línea con los marcos internacionales existentes.
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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 | 0,023 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».