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Record W7104269601 · doi:10.71781/4495

Impact économique d’un nouveau test diagnostique pour le cancer du poumon

2016· dissertation· fr· W7104269601 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicLung Cancer Diagnosis and Treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNodule (geology)Lung diseaseLung cancerRespiratory diseaseNeoplasm staging

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, le cancer du poumon est la cause principale de décès relié au cancer. À l’imagerie médicale, le cancer du poumon peut prendre la forme d’un nodule pulmonaire. La prise en charge menant au diagnostic définitif d’un nodule pulmonaire peut s’avérer complexe. La recherche en oncoprotéomique a permis le développement de nouveaux tests diagnostiques non-invasifs en cancer du poumon. Ceux-ci ont pour objectif d’évaluer le risque de malignité d’un nodule pour guider la prise en charge menant au diagnostic. Toutefois, l’impact économique de tels tests demeure inconnu. L’objectif de ce projet était de mesurer, en milieu de pratique réelle, l’utilisation des ressources en soins de santé pour l’investigation de nodules pulmonaires puis, de développer un modèle générique permettant d’évaluer l’impact économique au Québec des nouveaux tests protéomiques pour l’investigation de ces nodules. Tout d’abord, une revue de dossiers patients a été effectuée dans trois centres hospitaliers du Québec afin de mesurer les ressources en soins de santé et les coûts associés à l’investigation de nodules pulmonaires entre 0,8 et 3,0 cm. Par la suite, une analyse de minimisation de coûts a été effectuée à partir d’un modèle générique développé dans le cadre de ce projet. Ce modèle visait à comparer l’approche courante d’investigation à celle intégrant un test protéomique fictif afin de déterminer l’approche la moins dispendieuse. La revue de dossiers patients a permis de déterminer qu’au Québec, le coût moyen d’investigation d’un nodule pulmonaire est de 7 354$. Selon les résultats de l’analyse, si le coût du test protéomique est fixé en-deçà de 3 228,70$, l’approche intégrant celui-ci serait moins dispendieuse que l’approche courante. La présente analyse suggère que l’utilisation d’un test diagnostique protéomique non-invasif en début d’investigation pour un nodule de 0,8 à 3,0 cm, permettrait d’engendrer des économies pour le système de santé au Québec.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.598
Threshold uncertainty score0.809

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.050
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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