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Enregistrement W4281696231 · doi:10.1136/jnnp-2022-abn.261

232  Organisational impact of upcoming Huntington’s disease treatments in Europe: resource gaps, access to care

2022· article· en· W4281696231 sur OpenAlexaff
Marco Pedrazzoli, Marina A. Ponomareva, Mattia Moro, Louisa Townson, K. Mukelabai, Aaron Levine, Anna Nordström, Mark Guttman, Jean‐Marc Burgunder, Ralf Reilmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralMedicinePopulationHealth careResource (disambiguation)Medical emergencyDiseaseHealth professionalsFamily medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whilst no disease-modifying-therapies (DMTs) are currently available for Huntington’s disease (HD), the investigational drugs most advanced in clinical development are administered intrathecally, requiring additional resources in HD clinics. We investigated the impact of upcoming DMTs for HD on healthcare systems and the implications of possible resource capacity gaps on access to care. The capacity to perform intrathecal drug administrations was assessed in 35 HD specialist centres from nine countries. Interviews with >170 healthcare professionals were performed and resources available in each HD centre were compared to the predicted amount of future resources that the estimated eligible patient population would need. Only 20% of participating HD teams currently have the required resources to perform intrathecal injec- tions: a skilled ‘proceduralist’, one or more nurses to assist in the procedure, and the appropriate space. When considering all resources available in the hospital, only 17% of HD-specialist clinics are estimated to have enough capacity to serve the eligible population. When simulating the additional referral-in of patients from non-HD-specialised clinics, only 6% of HD clinics have enough capacity. To ensure adequate care, capacity-constrained healthcare systems will need to plan adequately and ensure providers have sufficient training and resources to deliver new intrathecally administered DMTs. kopano.mukelabai@roche.com

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)0,005
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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