Mapping barriers and bottlenecks for personalized preventive approaches in health systems worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past decades, the growing prevalence of chronic disease globally raised the public health need to plan tailored personalized preventive approaches, mainly through big data and -omic sciences. However, a conspicuous body of literature highlighted the existence of many barriers and bottlenecks hindering their actual implementation in real-word settings. From here, this scoping review of reviews aims to map all known barriers and bottlenecks to the implementation of personalized preventive approaches in European health systems and beyond. PubMed, Web of Science, Scopus and gray literature sources were consulted from 2017 to January 2023, identified barriers and bottlenecks were analyzed against the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Out of 11,602 records, 220 were deemed eligible for full-text screening, and a final sample of 34 review studies were extracted. Studies were mainly performed in USA 15 (44%) and UK 3 (9%), followed by Canada 2 (6%), India 2 (6%) and Italy 2 (6%). From our results, the lack of evidence on clinical utility, guidelines, specialized professionals, citizen trust and cultural issues are the most frequently reported barriers to the implementation of personalized preventive approaches worldwide. These in turn affect country specific policies and the applicability of such innovations across different populations, raising the risk of increasing health inequalities and discrimination concerns. Findings confirmed that most translational challenges pertain to primary and secondary prevention levels across several chronic diseases, with particular concerns for non-European ancestry individuals. Key messages • The identification of bottlenecks are informative of future precision public health interventions. • Barriers reported in most of the studies suggest the need to establish a targeted agenda.
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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 | 0,102 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».