NCCN Framework for Resource Stratification: A Framework for Providing and Improving Global Quality Oncology Care
Notice bibliographique
Résumé
More than 14 million new cancer cases and 8.2 million cancer deaths are estimated to occur worldwide on an annual basis. Of these, 57% of new cancer cases and 65% of cancer deaths occur in low- and middle-income countries. Disparities in available resources for health care are enormous and staggering. The WHO estimates that the United States and Canada have 10% of the global burden of disease, 37% of the world's health workers, and more than 50% of the world's financial resources for health; by contrast, the African region has 24% of the global burden of disease, 3% of health workers, and less than 1% of the world's financial resources for health. This disparity is even more extreme with cancer. NCCN has developed a framework for stratifying the NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology (NCCN Guidelines) to help health care systems in providing optimal care for patients with cancer with varying available resources. This framework is modified from a method developed by the Breast Health Global Initiative. The NCCN Framework for Resource Stratification (NCCN Framework) identifies 4 resource environments: basic resources, core resources, enhanced resources, and NCCN Guidelines, and presents the recommendations in a graphic format that always maintains the context of the NCCN Guidelines. This article describes the rationale for resource-stratified guidelines and the methodology for developing the NCCN Framework, using a portion of the NCCN Cervical Cancer Guideline as an example.
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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 | 0,181 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».