Exploratory Clinical Pharmacology for Drug Repurposing: Feasible Approaches and Insights
Notice bibliographique
Résumé
Join us for webinar from Prof. Ahmed El-Yazbi, Professor of Pharmacology and Therapeutics at Alamein International University, and Adjunct Professor of Chemistry and Biochemistry at Texas Tech University on the repurposing of drugs in clinical pharmacology. Prof. El-Yazbi graduated in 2001 from the Faculty of Pharmacy in Alexandria University, with a BPharm degree. He received his PhD in Pharmacology from the Faculty of Medicine at the University of Alberta in 2008. He was then awarded two fellowships from the Canadian Institutes for Health Research and Alberta Innovates-Health Solutions to conduct a research program studying the regulation of cerebral blood flow at the Hotchkiss Brain Institute at the University of Calgary. Dr. El-Yazbi has two board certifications in Clinical Pharmacy and Pharmacotherapy from Canadian and American Boards. Dr. El-Yazbi leads a large research group in Egypt and collaborates with multiple research partners nationally and internationally. His research uses multiple tools ranging from molecular studies to machine learning to focus on cardiometabolic pathophysiology, producing over 100 research articles and mentoring 25 post-graduate students. His translational research program investigates the mechanisms of cardiovascular dysfunction in metabolic disease and identifies targets for novel therapies.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,020 |
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 ».