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Enregistrement W4256585378 · doi:10.21203/rs.3.rs-63583/v1

Analysis of the Gap in PCR Monitoring Availability for Patients with Chronic Myeloid Leukemia in 60 Low- and Middle-Income Countries

2020· preprint· en· W4256585378 sur OpenAlexaff
S Rowley, Patricia Garcia-Gonzalez, Jerald P. Radich, Irina Usherenko, Joseph B. Babigumira

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensMax Bell Foundation
Organismes subventionnairesUniversity of WashingtonIncyteAmgen
Mots-clésGeneXpert MTB/RIFMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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