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Enregistrement W1917188705 · doi:10.1111/cge.12077

A centralized approach to out‐of‐province genetic testing leads to cost savings: the Alberta experience

2012· article· en· W1917188705 sur OpenAlexaffabout
Margaret Lilley, Susan Christian, Pamela Blumenschein, Stephanie Chan, Martin J. Somerville

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Genetic testingSelection (genetic algorithm)Computer scienceProcess (computing)Test (biology)Cost analysisTest strategyOperations managementResource (disambiguation)Operations researchReliability engineeringBusinessEngineeringBiologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Genetic Resource Center (GRC) is a centralized process for requesting genetic testing that is not available within the province (Alberta, Canada). In order to assess potential cost savings associated with this process, all applications received by the GRC in 2010 were reviewed, and cost savings were recorded for statistical analysis. Seven areas of cost savings were identified: (i) negotiated pricing, (ii) laboratory selection, (iii) testing setup in-province, (iv) duplicate testing, (v) inappropriate testing, (vi) sequential testing and (vii) testing offered within the province.The total test cost of the 615 applications submitted in 2010 without the GRC process would have been $766,783 (Canadian dollars). A total cost savings of $112,201 was achieved through the GRC, which represents 15% of the total cost of requested testing ($112,201/$766,783). This is the first study to examine areas of cost savings for genetic testing sent out-of-province. The greatest cost savings resulted from the areas of laboratory selection and negotiated pricing. A centralized process to manage out-of-province genetic test requests results in consistency in testing and significant cost savings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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