Analysis of Global Radiotherapy Needs and Costs by Geographic Region and Income Level
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen various reviews on the lack of access to radiotherapy often based on geographic regions of the world such as Africa, Asia Pacific, Europe, Latin America and North America. Countries are often defined by their national income per capita levels based on World Bank definitions of high income, upper middle income, lower middle income and low income. Within the world regions, there are significant variations in gross national income (GNI) per capita among the different countries, and even within similar income levels, large variations exist. This report presents the actual status of radiotherapy and analyses the current needs and costs to provide full access in the different regions of the world. Actual coverage of the needs ranges from 34% in Africa to over 92% in Europe to about double the needs in North America. In line with this, proportional additional investments and operational costs are as high as more than 200% in Africa to almost none in North America. Two world regions face substantial challenges: Africa, based on the important demands to build new capacity and subsequently to maintain operational capability; and Asia Pacific, due to its high population density, translating into large absolute needs in radiotherapy treatments and resources, and hence in associated costs. With the data highlighting a large variability of GNI/capita even within similar income levels in the various world regions, it is expected that additional investment in resources and costs may be more dependent on income level of the country than on the GNI group or the geographic region of the world.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».