Analysis of the Gap in PCR Monitoring Availability for Patients with Chronic Myeloid Leukemia in 60 Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To estimate the resource gap in the polymerase chain reaction (PCR) monitoring for patients with chronic myeloid leukemia (CML) in low- and middle-income countries (LMICs). Methods: We developed a model of demand and supply of PCR monitoring of CML patients in 60 LMICs. PCR testing was assumed to use Cepheid’s GeneXpert® IV system. We included costs of GeneXpert® instruments, uninterrupted power supplies, warranties, calibration kits, test cartridges, and shipping. We calculated the country-specific monetary gap in PCR monitoring, stratified by country priority defined as the availability of tyrosine kinase inhibitors (TKIs) through The Max Foundation initiatives. Results: The five-year gap in PCR monitoring was $29.1 million across all countries, 22% ($6.4 million) in countries with all five TKIs available, 20% ($5.7 million) in countries with four TKIs available, 50% ($14.5 million) in countries with three TKIs available, 8% ($2.2 million) in countries with two TKIs available, and 1% ($0.3 million) in countries with one TKI available. The gap was highest in South Asia (52%; $15.1 million) and lowest in Latin America (6%; $1.9 million). Excluding labor costs, the bulk of the resource needs (86%; $25.2 million) were for procurement of BCR-ABL cartridges. Conclusion: Removing the five-year gap in PCR monitoring capacity for CML in LMICs will require the mobilization of significant resources and will likely lead to better treatment outcomes and reduced treatment costs through optimization of treatment, discontinuation of therapy in appropriate patients, and facilitation of clinical research. Development of streamlined monitoring guidelines for resource-limited countries should be considered.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».