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Enregistrement W1567385104 · doi:10.1002/cncr.26047

Treatment of cancer in adolescents and young adults

2011· article· en· W1567385104 sur OpenAlexafffund
Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueCancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésScarcityEquity (law)MedicineHealth careValue (mathematics)Quality of life (healthcare)Opportunity costActuarial scienceEconomic growthNursingBusinessEconomicsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress in the treatment of cancers in young people has resulted in an increasing success rate in curing the different forms of malignant diseases. The mission of the CPAC/C(17) Task Force on Adolescents and Young Adults (AYA) with cancer is to ensure prompt, equitable access to the best care; establish research priorities to optimize health outcomes and health-related quality of life; and mitigate current disparities of care through advances in treatment, education, and research. Although these goals are important, the mission statement seems to ignore an important factor: "affordability," or the ability to achieve these goals due to scarcity of resources. In this article, the role of economics in helping decision makers decide on resource allocation is discussed. Also described is the economic basis for the healthcare problem; the inability of the current methodology of cost-effectiveness to provide information that can help improve resource allocation in health; and how economics should be used to promote efficient use of healthcare resources. The author argued that "affordability" should be recognized in the mission statement. Recognizing "affordability" means recognizing the need to justify the transfer (or allocation) of additional resources to AYA cancer, which requires demonstration that the value of what is gained from the use of these resources in AYA cancer exceeds the value of what is forgone by using them elsewhere. This will also require making explicit the values or equity criteria to which society subscribes.

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 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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