Forecasting global essential childhood cancer drug need and cost: An innovative model-based approach.
Notice bibliographique
Résumé
e19078 Background: Childhood cancer outcomes in low-middle income countries (LMICs) have not kept pace with advances in care and survival in high income countries (HICs). A contributing factor to this survival gap is unreliable access to essential cancer drugs. Lack of data on the aggregate need and cost of essential cancer drugs has hampered rational planning and acquisition in many LMICs. Methods: We created a pediatric-specific tool (FORxECAST) that estimates drug quantity and cost for 18 pediatric cancers, customizable to region, regimen, cancer stage distribution, and drug price. We used adapted treatment regimens developed by the International Society of Pediatric Oncology (SIOP), supplemented with input from disease experts, to model treatment approaches reflective of health-system capabilities. FORxECAST incorporates incidence data generated through microsimulation estimates of both diagnosed and undiagnosed (total) cases. Results: We created a pediatric-specific tool (FORxECAST) that estimates drug quantity and cost for 18 pediatric cancers, customizable to region, regimen, cancer stage distribution, and drug price. We used adapted treatment regimens developed by the International Society of Pediatric Oncology (SIOP), supplemented with input from disease experts, to model treatment approaches reflective of health-system capabilities. FORxECAST incorporates incidence data generated through microsimulation estimates of both diagnosed and undiagnosed (total) cases. Conclusions: Our results enable evidence-based forecasting of childhood cancer drug need and cost to inform health system planning in a wide range of countries. The model is adaptable to setting, diagnosis, and treatment approach, allowing decision-makers to generate results specific to their context and needs. Global estimates of essential childhood cancer drug need and cost demonstrate the comparatively small amount of aggregate resources required to treat all cases worldwide, and can help advance innovative procurement strategies with regional and international scale that drive global improvements in childhood cancer drug access.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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 ».