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Enregistrement W4402567628 · doi:10.1002/cpt.3404

Is Pharmacogenetic Testing a Vital Tool for Enhancing Therapeutic Management of Patients Worldwide?

2024· editorial· en· W4402567628 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen M. Giacomini, Piet H. van der Graaf

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogeneticsMedicineIntensive care medicinePharmacologyBiologyGenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical pharmacology is a discipline that includes education, research, and the implementation of knowledge into clinical practice, which ranges from precision dosing to therapeutic drug monitoring, and most recently, to the implementation of pharmacogenetic/pharmacogenomic (PGx) testing services to precisely administer drugs based on an individual's genetic make-up.In fact, PGx has become one of the core scientific pillars of the American Society for Clinical Pharmacology and Therapeutics (ASCPT) and its flagship journal, Clinical Pharmacology & Therapeutics (CPT).PGx implementation services have been rapidly adopted in academic healthcare centers throughout the United States and in Europe.These services are grounded in the availability of new genetic technologies and a wealth of scientific discoveries, generally describing the influence of genetic variants on drug responses in European ancestral populations.With the availability of PGx information, the Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC) was established to develop guidelines on drug and dose selection for individuals based on their genetic information.1 These guidelines, published in CPT, 2,3 are increasingly being incorporated into clinical decision support systems, and used to advise providers on how to use PGx information in drug or dose selection.1 However, despite of their widespread adoption in academic medical centers, there remains a resistance to PGx testing among healthcare providers.This can be attributed to various factors, such as cost of testing, requirements for expensive infrastructure, lack of provider education, and skepticism that there is any major benefit of testing.4 With the goal of stimulating discussion among clinical pharmacologists and others, the editors of CPT sponsored a session at the 2024 annual meeting of ASCPT, entitled: "Is pharmacogenetic testing a vital tool for enhancing therapeutic management of patients worldwide?"(Colorado Springs CO, March 28, 2024).The session, which was moderated by CPT Editor-in-Chief, Piet van der Graaf, and Deputy Editor, Kathleen Giacomini, included four clinical pharmacologists or geneticists who brought different types of expertise to the panel

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,334 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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