Notice bibliographique
Résumé
Evaluate MedTech estimated that worldwide sales of medical devices in 2017 were US$386.8 billion. Cardiology was among the largest groups, with $44.6 billion in sales.1 The Emergo Group estimated US sales to be $147.7 billion and sales in India to be $3.5 billion.2 The average annual growth of the device market since 2009 has been about 16%.3 Although many devices have been labelled as ‘single-use’ by the original manufacturers, some of these have nonetheless been reprocessed and used again. Some device manufacturers have warned against this practice,4 5 ostensibly because of the potential risks of infection or breakdown. For some time, hospitals have been reprocessing SUDs in-house. Also, since about the year 2000 a thriving third-party reprocessing industry has emerged in North America and Europe. Only about 2%–3% of all devices can be safely reprocessed.6 By 2016, global revenue of independent SUD reprocessors was estimated to be $1.054 billion.7 Estimated sales of third-party reprocessors in the USA was $848.5 million.8 In-house hospital activities are generally not included when considering the size of the reprocessing marketplace. In India, there is considerable in-house activity in device reprocessing in hospitals,9 10 but there is no large-scale SUD third-party market. We compare the difference in cost with the difference in harm between new and reused SUDs. The variables included in this comparison are shown in table 1. These variables are defined differently between countries because the markets and regulatory systems are so different. View this table: Table 1 Variables used for economic analysis of reuse in the USA and India The risk of harm is the major clinical outcome for reprocessing activity. To help regulate the safety of brand new and reprocessed devices, The US Food and Drug Administration (US FDA) developed a three-class licensing system.11 Devices in the …
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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 ».