MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1997575548 · doi:10.4212/cjhp.v63i3.921

Practice Spotlight: Health Outcomes Analyst in Oncology

2010· article· en· W1997575548 sur OpenAlexaffvenueabout
K. Guilbert

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

P roviding appropriate chemotherapy to patients with cancer may be expensive, and the drugs used are potentially toxic.To ensure appropriate use of health care resources, an assessment of the benefits of cancer chemotherapy is necessary and provides valuable information to both the public and funding agencies.The Manitoba Oncology Drug Utilization and Clinical Outcomes (MODUCO) Program carries out such assessments by evaluating the therapeutic and economic outcomes of chemotherapy regimens.An initiative of CancerCare Manitoba's Provincial Oncology Drug Program (PODP), the MODUCO Program is supported by the CancerCare Manitoba/Winnipeg Regional Health Authority Oncology Pharmacotherapeutic Subcommittee.Encompassing the principles of evidence-based decision-making, stewardship, transparency, and equal access, the PODP was established in 2006 to provide the infrastructure for the effective use and financial management of oncology drugs in Manitoba.The MODUCO Health Outcomes Analyst is a joint position funded by the PODP and the Epidemiology and Cancer Registry of CancerCare Manitoba.This position is currently filled by pharmacist Kimi Guilbert, who plays a key and unique role in the planning, organization, collection, and analysis of information relevant to determining the benefits and costs of chemotherapeutic regimens.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,031

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,351 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy→Même sujetCancer survivorship and care→Travaux en français237 207→