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Enregistrement W2316884755 · doi:10.1089/bio.2014.0008

A Practical Tool for Modeling Biospecimen User Fees

2014· article· en· W2316884755 sur OpenAlexafffundabout
Lise Matzke, Simon Dee, John M.S. Bartlett, Sambasivarao Damaraju, Kathryn Graham, Randal N. Johnston, Anne‐Marie Mes‐Masson, Leigh C. Murphy, Lois Shepherd, Brent Schacter, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensCancerCare ManitobaBC Cancer AgencyUniversity of ManitobaQueen's UniversityAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBiobankCalculatorComputer scienceData scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of how best to attribute the unit costs of the annotated biospecimen product that is provided to a research user is a common issue for many biobanks. Some of the factors influencing user fees are capital and operating costs, internal and external demand and market competition, and moral standards that dictate that fees must have an ethical basis. It is therefore important to establish a transparent and accurate costing tool that can be utilized by biobanks and aid them in establishing biospecimen user fees. To address this issue, we built a biospecimen user fee calculator tool, accessible online at www.biobanking.org . The tool was built to allow input of: i) annual operating and capital costs; ii) costs categorized by the major core biobanking operations; iii) specimen products requested by a biobank user; and iv) services provided by the biobank beyond core operations (e.g., histology, tissue micro-array); as well as v) several user defined variables to allow the calculator to be adapted to different biobank operational designs. To establish default values for variables within the calculator, we first surveyed the members of the Canadian Tumour Repository Network (CTRNet) management committee. We then enrolled four different participants from CTRNet biobanks to test the hypothesis that the calculator tool could change approaches to user fees. Participants were first asked to estimate user fee pricing for three hypothetical user scenarios based on their biobanking experience (estimated pricing) and then to calculate fees for the same scenarios using the calculator tool (calculated pricing). Results demonstrated significant variation in estimated pricing that was reduced by calculated pricing, and that higher user fees are consistently derived when using the calculator. We conclude that adoption of this online calculator for user fee determination is an important first step towards harmonization and realistic user fees.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,557
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,003 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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