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Enregistrement W1605115465 · doi:10.1002/cncr.21249

Long-term outcomes of adult survivors of childhood cancer

2005· article· en· W1605115465 sur OpenAlexaff
Leslie L. Robison, Daniel M. Green, Melissa M. Hudson, Anna T. Meadows, Ann Mertens, Roger J. Packer, Charles A. Sklar, Louise C. Strong, Yutaka Yasui, Lonnie K. Zeltzer

Notice bibliographique

RevueCancer · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineCancerCohortQuality of life (healthcare)DiseasePopulationPediatricsAdverse effectPediatric cancerLow birth weightPsychosocialCohort studyOffspringPregnancyGerontologyInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past 30 years, changes in the treatment of children and adolescents with cancer have led to substantial improvements in survival. Although treatment-related factors have been shown to impact subsequent health status and quality of life, there is limited information on survivors who are now two or more decades after treatment. The Childhood Cancer Survivor Study (CCSS) was established as a resource for investigating the long-term outcomes of a cohort of 5-year survivors of childhood and adolescent cancer, diagnosed between 1970-1986. The CCSS cohort has more than 14,000 active participants, including survivors of leukemia, brain tumors, Hodgkin disease, non-Hodgkin lymphoma, Wilms tumor, neuroblastoma, soft-tissue sarcoma, and bone tumors. Study participants, extensively characterized by their cancer therapy, have provided self-reported sociodemographic- and health-related information. Although the survivor population has been found to be at significantly increased risk of several adverse outcomes, such as late mortality, second cancers, pulmonary complications, pregnancy loss, low birth weight of offspring, and decreased education, the overall proportion of survivors affected is relatively small. Subgroups at high risk of adverse outcomes, defined by treatment-related, demographic, or medical factors, can be identified. The ongoing evaluation of large and diverse cohorts of cancer survivors will aid in further identifying individuals who should be the target of innovative intervention strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations216
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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