Pharmacogenomics Applications in Clinical Practice: Revolutionizing Patient Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Personalised medicine through pharmacogenomics is revolutionalizing healthcare delivery by encouraging individualized therapy that takes into consideration an individual's genetic profile, environment and lifestyle. Pharmacogenomics is an aspect of pharmacy that studies the relationship between genetic profile and response to therapeutic agents. However, the application of the concepts of pharmacogenomics in healthcare helps in achieving more effective and safe responses from therapy. This study evaluates the application and benefits of pharmacogenomics in clinical practice based on evidence from current practices in various medical fields. Methods: In carrying out this review, PubMed database was the primary literature source and we analyzed and synthesized findings from the included literature thematically as it relates to pharmacogenomics applications, benefits and challenges as well as safety and ethical concerns. Results: Pharmacogenomics has been widely applied in various aspects of healthcare such as in dosing, choice of treatment, reducing and management of adverse reactions, individualization of therapy, optimizing efficacy of therapy. Despite its numerous applications, its adoption faces challenges such as limited clinical evidence, lack of specialized training among healthcare professionals, cost and complexity of genetic mapping as well as ethical concerns. Conclusion: With ongoing advances in genomic technologies, pharmacogenomics is becoming an integral aspect of individualization therapy in clinical practice and more widely applied in different healthcare sectors.
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 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 | 0,039 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».