AN ECONOMIC FRAMEWORK FOR EVALUATING A MULTILEAF COLLIMATOR
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As health care budgets continue to face close scrutiny, any new acquisition must be evaluated for both costs and outcomes. This study was undertaken to demonstrate the application of an economic framework for the evaluation of a multileaf collimator as an example of a new technology that can have both quantifiable and nonquantifiable benefits for patients, staff, and cancer care institutions. METHODS: Using financial data from the Northeastern Ontario Regional Cancer Centre (NEORCC) and a recognized staffing model, a commercial spreadsheet, developed to economically characterize the principal radiotherapy processes has been used to determine the net incremental annual cost of a multileaf collimator (MLC). RESULTS: The incremental annual cost of purchasing an MLC is estimated at approximately $85,000 (1997 CDN $). Without increasing patient throughput, this increases the average cost of a course of radiotherapy by approximately CDN $200. Savings can be accrued by decreasing mold room activity, increasing the hourly patient capacity on each treatment machine, and decreasing sick time due to strain injuries. CONCLUSIONS: Although the clinical outcome of techniques facilitated by MLCs, such as intensity-modulated radiation therapy, are unknown at this time, an economic context within which to objectively evaluate this technology is presented. The framework presented suggests a method of quantifying outcome-justified expenditures, such as improved patient outcome and greater treatment flexibility, which, when offset against the incremental annual equipment cost, may be used to help justify the acquisition of multileaf technology.
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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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».