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Enregistrement W2754671817 · doi:10.1016/j.jcyt.2017.06.009

A roadmap for cost-of-goods planning to guide economic production of cell therapy products

2017· review· en· W2754671817 sur OpenAlexafffund
Yonatan Y. Lipsitz, William W. Milligan, Ian FitzPatrick, Evelien Stalmeijer, Suzanne S. Farid, Kah Yong Tan, David Smith, Robert Perry, Jessica Carmen, Allen Chen, C. Mooney, John K. Fink

Notice bibliographique

RevueCytotherapy · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProcurementCogProduct (mathematics)Process (computing)Production (economics)BusinessTransformative learningRisk analysis (engineering)Computer scienceEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell therapy products are frequently developed and produced without incorporating cost considerations into process development, contributing to prohibitively costly products. Herein we contextualize individual process development decisions within a broad framework for cost-efficient therapeutic manufacturing. This roadmap guides the analysis of cost of goods (COG) arising from tissue procurement, material acquisition, facility operation, production, and storage. We present the specific COG considerations related to each of these elements as identified through a 2013 International Society for Cellular Therapy COG survey, highlighting the differences between autologous and allogeneic products. Planning and accounting for COG at each step in the production process could reduce costs, allowing for more affordable market pricing to improve the long-term viability of the cell therapy product and facilitate broader patient access to novel and transformative cell therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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