Medicine availability and affordability for paediatric cancers, China
Notice bibliographique
Résumé
Data sourcesThe National Health Commission of China established the National Hospital Drug Use Monitoring System in 2016.This system requires public hospitals to report drug use data every year, including the generic name of each drug, its formulation and cost and the quantity used.For this study, we extracted cross-sectional data on drug use in 2021 for 55 tertiary children's hospitals, which represented one third of all public children's hospitals in mainland China.Hospitals were divided into seven geographical regions: east, south, central, north, north-west, south-west and north-east China (online repository).18,19 The central region comprised Henan, Hubei and Hunan; the south region comprised Guangdong, Guangxi and Hainan; the north region comprised: Beijing, Hebei, Inner Mongolia, Shanxi and Tianjin; the east region comprised Anhui, Fujian, Jiangsu, Jiangxi, Shandong, Shanghai and Zhejiang; the south-west region comprised Chongqing, Guizhou, Sichuan, Tibet and Yunnan; the north-west region comprised Gansu, Ningxia, Qinghai, Shaanxi and Xinjiang; and the north-east region comprised Heilongjiang, Jilin and Liaoning.According to Peking University Institutional Review Board, ethical approval was not required for this study as the database did not contain any information that could identify individuals.We also collected data from public databases for each geographical region on: (i) health services (e.g. the number of paediatric beds and health professionals); (ii) health Research
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».