Farmakogenetik Testlerin Sağlık Ekonomisi Alanındaki Etkisinin Bibliyometrik Analizi
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine scientific publications addressing the impact of pharmacogenetic testing in the field of health economics using bibliometric methods, thereby revealing the structure of the field, its collaboration networks, and its thematic focuses. Studies in which the terms ‘pharmacogenetic/pharmacogenomic testing’ and "economic evaluation, cost-effectiveness, cost-utility, cost-benefit, cost-minimisation, health economics, health technology assessment‘ in the title, abstract, and keyword fields, and limited to document types “article” and ’review". The 1,297 studies meeting the inclusion criteria were analysed using VOSviewer. Author collaboration networks, country citations, keyword co-occurrence and citation analyses were conducted. In addition, a sub-analysis was performed on 42 articles that directly emphasised pharmacogenetics and economic evaluation according to the title search criteria. The findings showed that publications were largely concentrated in the United States, the United Kingdom, the Netherlands, Canada, and other high-income countries, with researchers such as Munir Pirmohamed, George P. Patrinos, and David I. Veenstra at the centre of the network. Within the keyword network, the concepts of pharmacogenetics/pharmacogenomics, personalised medicine, and cost-effectiveness were found to cluster particularly around classic drug-gene pairs such as warfarin–CYP2C9 and clopidogrel–CYP2C19. The title-focused sub-analysis revealed that studies conducting direct economic evaluations are limited in number but highly visible in terms of citations. The results indicate that the evidence base regarding the economic value of pharmacogenetic testing is developing but remains limited, with significant gaps existing in the context of low- and middle-income countries.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».