MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W52259387

PET/PET-CT Evidence for need based planning (in oncology indications)

2015· article· en· W52259387 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Wild, N. Patera, R. Küllinger, M. Narath

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementMedicineRadiological weaponPositron emission tomographyMedical physicsMedical imagingNuclear medicineRadiologyHealth carePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nearly all Western countries, HTA-reports on Positron Emission Tomography/PET imaging have been written in the last two decades. 155 only in the last 10 years (!). Hardly any other medical technology has undergone so many evaluations. This large abundance is ultimately an expression of an unfading uncertainty about the value of PET imaging in patient care. The (Austrian) HTA report presented here has the intention of supplying decision support for evidence- and needs-based PET device planning. Since PET units are almost exclusively utilised for oncology patients, the report confines itself to statements on evidence in oncological indications: Results from 35 HTAs and recommendations of 7 (4 nuclear medicine, 2 oncological and 1 radiological) societies were taken into account. In a comparison of results on oncological indications from HTAs and from the recommendations of medical societies, it appears that there is general agreement on „confirmed” indications; the significant differences lie in the level of detail of the partial (sub-) indications and in the conditions regarding access and graded pre-diagnostics. The great uncertainty about PET imaging also becomes apparent in international planning documents and in reimbursement decisions: Equipment density alone has little significance; information on the utilisation of the equipment, however, shows a high variability (from 1,000 in Scandinavia to 2,400 in Italy). For planning purposes, 2,000 patients per device and year are generally assumed. In North America, reimbursement institutions have made – based on PET register-studies and pragmatic clinical studies on the role of PET imaging in oncological indications – (highly differing) decisions in recent years: In the USA, the CMS/Center for Medicare & Medicaid Services drastically expanded the reimbursement spectrum; in Ontario/Canada it was narrowed down to 7 indications at the same time. In Germany, 8 benefit assessments on oncological PET indications have been conducted thus far and 3 clinical „trial studies” are planned. Final decisions are yet to be made here. Against the backdrop of obvious political decision-making pressure, the creation of explicit indication lists (the inclusion, but also exclusion of indications) is recommended as referral and reimbursement support.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMedical Imaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→