Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,031 |
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.
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 ».