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Enregistrement W4385228233 · doi:10.5281/zenodo.8183336

Beyond 1 Million Genomes (B1MG) D5.3 Economic models methodology and case studies

2023· report· en· W4385228233 sur OpenAlexaboutno aff
Iñaki Imaz-Iglesia, Carlos Sánchez‐Piedra, Ilse Custers, Fátima Gonçalves, Astrid M. Vicente, Arshiya Merchant, Paolo Villari, Giuseppe Migliara

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésGeographyGenomeEvolutionary biologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Please note that the scope of this Deliverable has been extended following feedback from the reviewers and the title “Health Economics Models for Genomics in Healthcare - Recommendations for the application of Health Technology Assessment and Health Economics to genomics in the framework of the 1+MG Initiative” best describes the Deliverable after the introduced changes. The B1MG Work Package 5 (WP5) has among its tasks one dedicated to address health economics aspects of the adoption of genomics in health-care. As a result of the activities performed by the WP5 is this deliverable that tries to contribute to the discussions about a sustainable implementation of genomics in the European countries providing recommendations about Health Technology Assessment and Health Economics and their application to genomics. It is necessary to clarify that the HTA concept includes Health Economics as one of the essential domains to be evaluated. In order to elaborate this document the WP5 has organised a workshop entitled “Health Technology Assessment and Health Economics of Genomics in Health-care: Key Issues for Implementation”. The workshop was organised with the objective of providing insights and facilitating discussion on experiences of national genome initiatives and/or relevant projects from Canada, France, the Netherlands and the United Kingdom. A total of 218 participants from 40 different countries were registered, mainly from academia, governmental organisations and industry. Researchers from ISCIII, Lygature and INSA coordinated the elaboration of this deliverable that is based on the experiences shared and lessons learned in the workshop and during the preparation of the workshop. This activity has been useful to identify some key challenges for a successful application of the HTA methods to genomics. In addition the activity has served to develop a series of key recommendations, some related to the role of HTA in genomics, others with methodology and others about opportunities for international collaboration.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,008

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,040 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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