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Enregistrement W3169986066 · doi:10.1111/hae.14364

Converting factor and nonfactor usage into a single metric to facilitate benchmarking the resources consumed for haemophilia care across jurisdictions and over time

2021· article· en· W3169986066 sur OpenAlexaff
Jeffrey S. Stonebraker, Brian O’Mahony, Declan Noone, Alfonso Iorio

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingMetric (unit)Per capitaMedicineBenchmark (surveying)Health careHaemophiliaPopulationEnvironmental healthOperations managementEnvironmental economicsMarketingEconomic growthBusinessPediatricsEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The World Federation of Hemophilia started measuring factor utilization at the country level as IU/capita (International Units of factor concentrates used per country population) in 2001 for its Annual Global Survey. IU/capita have been used to benchmark a country's usage over time and for advocacy. The introduction of a common metric usage spanning across standard half-life (SHL), and extended half-life (EHL) clotting factor concentrates (CFCs) and emicizumab would be a valuable simplification for national healthcare policymaking and industrial production planning. AIM: Develop and examine a method of converting IU of SHL or EHL, and milligrams of emicizumab into a single metric. METHODS: We developed conversion factors from manufacturer's recommended dose for prophylaxis with SHL, EHL, and emicizumab as reported on the licensing information for the United States and Europe. We validate the accuracy of these conversion factors against real-world usage data. RESULTS: The prescribing information in the United States and Europe is marginally different. The SHL/EHL conversion factors are higher when calculated based on the prescribing information than on real-world studies, which are considered more representative of clinical practice. The best estimate of the SHL/EHL conversion factors for FVIII and FIX were 1.04 and 1.87. The conversion factor for emicizumab to SHL is 70 IU/mg. CONCLUSION: We have generated robust estimates of conversion factors for currently used treatment options for prophylaxis in haemophilia. Usage of a single, harmonized metric will facilitate benchmarking across different countries or longitudinally irrespective of the case-mix of treatment options.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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