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Enregistrement W2899914486 · doi:10.1136/heartasia-2018-011034

Single-use medical devices: economic issues

2018· article· en· W2899914486 sur OpenAlexaff
Philip Jacobs, İlke Akpinar

Notice bibliographique

RevueHeart Asia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 …

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,004

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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