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Enregistrement W1985716200 · doi:10.5414/cnp74s138

Access to new drugs for dialysis patients: challenges for indigenous and non-indigenous populations

2011· article· en· W1985716200 sur OpenAlexaffabout
David C. Mendelssohn

Notice bibliographique

RevueClinical Nephrology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrologyDialysisIndigenousIntensive care medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most dialysis patients are on 5 - 10 medications. The costs of these medications vary widely, ranging from pennies per day for water soluble multivitamins, to several thousand dollars per year for erythropoietin-stimulating agents. In Canada, public funding for drug therapies is undertaken by each province, with wide variability in coverage and on restriction criteria for expensive new drugs. For native Canadians and Inuit, access to drugs is superior to that of other Canadians through a federal program. The Canadian system for drug evaluation, where strict evidence-based medicine (EBM) and comparative effectiveness research (CER) is applied, is instructive and may provide clues to the future from an international perspective. Given the unique challenges in nephrology, it is predicted that access to new drugs and other therapies will be restricted by these evaluation methods. Indeed, it seems desirable for nephrology organizations to respond to this new threat in a pragmatic and balanced way. Part of that response might be a call for exceptional status for dialysis, with adjusted criteria of EBM and CER that would be more suitable, and stimulate innovation and research in nephrology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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