An Ethical Framework for Allocating Scarce Life-Saving Chemotherapy and Supportive Care Drugs for Childhood Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Shortages of life-saving chemotherapy and supportive care agents for children with cancer are frequent. These shortages directly affect patients' lives, compromise both standard of care therapies and clinical research, and create substantial ethical challenges. Efforts to prevent drug shortages have yet to gain traction, and existing prioritization frameworks lack concrete guidance clinicians need when faced with difficult prioritization decisions among equally deserving children with cancer. The ethical framework proposed in this Commentary is based upon multidisciplinary expert opinion, further strengthened by an independent panel of peer consultants. The two-step allocation process includes strategies to mitigate existing shortages by minimizing waste and addresses actual prioritization across and within diseases according to a modified utilitarian model that maximizes total benefit while respecting limited constraints on differential treatment of individuals. The framework provides reasoning for explicit decision-making in the face of an actual drug shortage. Moreover, it minimizes bias that might occur when individual clinicians or institutions are forced to make bedside rationing and prioritization decisions and addresses the challenge that individual clinicians face when confronted with bedside decisions regarding allocation. Whenever possible, allocation decisions should be supported by evidence-based recommendations. "Curability," prognosis, and the incremental importance of a particular drug to a given patient's outcome are the critical factors to consider when deciding how to allocate scarce life-saving cancer drugs.
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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 | 0,108 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».