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Enregistrement W2052630034 · doi:10.1080/07408170903468589

Irreversible treatment decisions under consideration of the research and development pipeline for new therapies

2010· article· en· W2052630034 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIIE Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures studiesPipeline (software)Risk analysis (engineering)Markov decision processComputer scienceQuality (philosophy)Downstream (manufacturing)Management scienceOperations researchEconomicsMarkov processOperations managementMedicineEngineeringArtificial intelligenceMathematicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses a topic not considered in previous models of patient treatment: the possible downstream availability of improved treatment options coming out of the medical research and development (R&D) pipeline. We provide clinical examples in which a patient may prefer to wait and take the chance that an improved therapy comes to market rather than choose an irreversible treatment option that has serious quality of life ramifications and would render future treatment discoveries meaningless for that patient. We then develop a Markov decision process model of the optimal time to initiate treatment, which incorporates uncertainty around the development of new therapies and their effects. After deriving structural properties for the model, we provide a numerical example that demonstrates how models that do not have any foresight of the R&D pipeline may result in optimal policies that differ from models that have such foresight, implying erroneous decisions in the former models. Our example quantifies the effects of such errors.

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.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,673
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,178 · 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