Characterizing models for delivery of pharmacogenomic testing: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomic (PGx) testing can help guide medication prescribing for a wide range of health indications. The objective of this scoping review was to understand how PGx testing has been clinically implemented and learn from these experiences. Research questions guiding this work were: (1) what different models for delivery of PGx testing have been employed? (2) what are the characteristics of each delivery model? and (3) what are the reported facilitators and barriers associated with each delivery model? A total of 134 articles reported on 125 PGx initiatives spanning 19 countries. Four unique delivery models were identified: sole prescriber-led (n = 45), prescriber-led within an interdisciplinary care team (n = 34), community pharmacist-led (n = 16), and PGx consultation service (n = 30). The unique combination of characteristics, and reported facilitators and barriers yielded distinct strengths and challenges for each identified delivery model. Findings from this review can help inform future implementation planning or expansion of PGx initiatives by presenting different delivery models that may be employed and the corresponding considerations for each approach. This information can help inform future implementers in the selection of one or more approaches that may be most suitable based on their unique contextual needs, and available infrastructures or resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».