Enregistrement W4403922127 · doi:10.21203/rs.3.rs-5262235/v1

Clinical Impact of Pharmacogenetic Risk Variants in a Large Chinese Cohort

2024· preprint· en· W4403922127 sur OpenAlexaff

Pui–Yan Kwok, Ming‐Shien Wen, Chih-Kuang Cheng, Yi‐Jing Sheen, Tsung‐Chieh Yao, S. Lee, Jer-Yuarn Wu, Ming-Fang Tsai, Ling-Hui Li, Chun‐Houh Chen, Cathy S.J. Fann, Hsin‐Chou Yang, Yen‐Tsung Huang, Hung‐Hsin Chen, Yimin Liu, Erh‐Chan Yeh, Yu‐Ching Peng, Shuu‐Jiun Wang, Shih‐Pin Chen, Ming‐Tsun Tsai, Teh‐Ia Huo, Chien‐Wei Su, Der-Cherng Tarng, Chin-Chou Huang, Jong‐Ling Fuh, Keng‐Hsin Lan, Yo‐Tsen Liu, Ching‐Liang Lu, Yi‐Chung Lee, Yi-Hsiang Huang, Chung‐Pin Li, Yen-Feng Wang, Yu‐Cheng Hsieh, Yi‐Ming Chen, Tzu-Hung Hsiao, Ching‐Heng Lin, Yen‐Ju Chen, I‐Chieh Chen, Chien-Lin Mao, Shu-Jung Chang, Yen-Lin Chang, Yi‐Ju Liao, Chih‐Hung Lai, Wei‐Ju Lee, Hsin Tung, Ting‐Ting Yen, Hsin-Chien Yen, Jer‐Hwa Chang, Chun‐Yao Huang, Lung Chan, Yung-Wei Lin, Bu‐Yuan Hsiao, Chaur‐Jong Hu, Yung‐Kuo Lin, Yung‐Feng Lin, Tung-Cheng Chang, Deng‐Chyang Wu, Jung‐Yu Kan, Chung Y. Hsu, Szu‐Chia Chen, Ching‐Chia Li, Chung‐Feng Huang, Chau‐Chyun Sheu, Lii-Jia Yang, Chung‐Hwan Chen, Shu-Min Chang, Min-Shiuan Liou, Shiping Wang, Kuan-Ting Lin, Hui-Ping Chuang, Ying-Ju Chen, Joey Sin, Ying‐Ting Chen, Chiung-Chih Chang, Chang‐Fu Kuo, Jing-Chi Lin, Ho‐Chang Kuo, Tien-Min Chan, Chao‐Wei Lee, Jenn-Haung Lai, Shue‐Fen Luo, Hao‐Tsai Cheng, Lian‐Yu Lin, Li-Chun Chang, Chia‐Ti Tsai, Hsien‐Li Kao, Jian-Jyun Yu, Jiann‐Shing Jeng, Min‐Chin Chiu, Tzu‐Chan Hong, Shun‐Fa Yang, Hsueh‐Ju Lu, Sheng‐Chiang Su, Pauling Chu, Pengfei Li, Chia-Lin Tsai, Chia‐Kuang Tsai, Shih-En Tang, Chien‐Ming Lin, Yung-Fu Wu, Chih‐Yang Huang, Shinn‐Zong Lin, Chun-Chun Chang, Tzu-Kai Lin, Sheng‐Mou Hsiao, Chih-Hung Chang, Chih-Dao Chen, Gwo‐Chin Ma, Ting‐Yu Chang, Juey‐Jen Hwang, Chien‐Lin Lu, Kuo-Jang Kao, Chen‐Fang Hung, Shiou-Sheng Chen, Po‐Yueh Chen, Kochung Tsui, Chien-Hsiun Chen, Chih‐Cheng Chien, Han‐Sun Chiang, Yen‐Ling Chiu, Hsiang‐Cheng Chen, Chunyu Wei

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024

Typepreprint

Langueen

DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics

ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism

Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)

Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilAcademia SinicaTaiwan Biobank

Mots-clésPharmacogeneticsCohortMedicineInternal medicineGeneticsGenotypeBiologyGene

DOI10.21203/rs.3.rs-5262235/v1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,018

Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,002
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,000
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,004	0,000

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 Opus0,197

Tête enseignante GPT0,617

Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeObservationnel

Domainenon disponible

GenreEmpirique

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

En bref

Citations0

Publié2024

Routes d'admission1

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