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Enregistrement W2326013668 · doi:10.1089/bio.2014.0051

Biobank Bootstrapping: Is Biobank Sustainability Possible Through Cost Recovery?

2014· article· en· W2326013668 sur OpenAlexaffabout
Monique Albert, John M.S. Bartlett, Randal N. Johnston, Brent Schacter, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankSustainabilityDistribution (mathematics)BusinessComputer scienceRisk analysis (engineering)Actuarial scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pre-eminent goal of biobanks is to accelerate scientific discovery and support improvements in healthcare through the supply of high quality biospecimens to enable excellent science. Despite the need for retrospective future-proofed cancer repositories, they are presented with significant fiscal challenges. While it was once thought that biobanks could recover most, if not all, operational costs through distribution fees, biobanks have been consistently unable to fully realize this dream. METHODS: Using data from three mature Canadian cancer biobanks, common attributes and assumptions related to cost recovery were evaluated. The values were entered into a simple financial model to determine the cost recovery potential for biobanks. RESULTS: Over a 5-year period analyzed, aliquots from almost 40% (8990) of 23055 cases collected have been distributed in whole or in part to researchers. The financial modeling demonstrates that, based on values derived from the real life experiences of three major Canadian biobanks, full cost recovery through distribution is not feasible. A more realistic, experience based, expectation of cost recovery from distribution fees is in the range of 5%-25%, and this range is lower if only academic research is supported as opposed to also supporting industry researchers. CONCLUSIONS: Biobanks are expensive and, to mitigate costs, are frequently challenged to operate under "self-sustainable" financial models. However, the only possible route to self-sustainability through distribution fees in today's market would require an almost exclusive targeting of commercial researchers and, even then, evidence suggests this is an impossible goal to attain. Support for biobanks should recognize that they exist to further development of personalized treatments and diagnostics essential for precision medicine. For biobanks to continue to achieve this goal, pro bono publicum, funders need to be aware of the full funding requirements of biobanks and create appropriate funding streams.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,166 · 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'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

Citations52
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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