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Enregistrement W2132574271 · doi:10.1017/s0266462305050610

Marginal cost of operating a positron emission tomography center in a regulatory environment

2005· article· en· W2132574271 sur OpenAlexaffabout
Anderson Chuck, Philip Jacobs, J. Wayne Logus, Donald St. Hilaire, Chester Chmielowiec, Alexander McEwan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarginal costPositron emission tomographyNuclear medicineOperating expenseCost estimateOperating costCapital costVariable costOperations managementBusinessMedicineEconomicsFinanceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cost studies of positron emission tomography (PET) imaging are important for resource and operational planning; the most relevant cost analysis in this regard is the marginal cost. Operating within a regulatory environment can add considerably to the costs of providing PET services. Previously published research has not examined the marginal cost structure of PET nor have they described the implications of regulatory compliance to operational costs. The purpose of this study was to conduct a comprehensive cost estimation of PET imaging with 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) to better identify the fixed and variable cost components, the marginal cost structure, and the added costs of satisfying regulatory requirements. METHODS: Financial data on capital and operating expenses were collected for the PET center at the Cross Cancer Institute in Edmonton, Alberta, Canada. RESULTS: The total per-service cost for clinical operations ranged between $7,869 (400 annual scans) and $1,231 (3,200 annual scans). The marginal cost for the center remained steady as volume increased up to the throughput capacity. CONCLUSIONS: Results indicate that economies from increased volumes did not arise. Regulatory requirements added significant costs to operating an 18F-FDG-PET center.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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