Potential Market for Novel Tuberculosis Diagnostics: Worth the Investment?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential available market (PAM) for new diagnostics for tuberculosis that meet the specifications of the high-priority target product profiles (TPPs) is currently unknown. METHODS: We estimated the PAM in 2020 in 4 high-burden countries (South Africa, Brazil, China, and India) for tests that meet the specifications outlined in the TPPs. The yearly PAM was estimated for the most likely application of each TPP. RESULTS: In 2020 the PAM for all 4 countries together was estimated to be (1) 12M tests/year with a value of 48M-71M USD for a sputum smear-replacement test; (2) 16M tests/year with a value of 65M-97M USD for a biomarker test; (3) 18M tests/year with a value of 18M-35M USD for a triage test; (4) 12M tests/year with a value of 59M-2238M USD for a tuberculosis detection plus drug susceptibility test (DST) all-in-one or 1.5M tests/year for a DST that follows a positive tuberculosis detection test with a corresponding value of 75M-121M for both tuberculosis detection and DST. CONCLUSIONS: Although there is a considerable potential market for novel tuberculosis diagnostics that fit the specification of the TPPs in the 4 high-burden countries, the actual market for an individual product remains uncertain.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».