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Enregistrement W1971967254 · doi:10.4236/jct.2012.326125

After the Treatment Phase of Colorectal Cancer Care: Survivorship and Follow-Up

2012· article· en· W1971967254 sur OpenAlexaff
Maria Yi Ho, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurvivorship curveColorectal cancerPsychological interventionCancerAdverse effectCancer survivorshipHealth careIntensive care medicineOncologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of long-term colorectal cancer (CRC) survivors has increased substantially over the past three decades due to both ongoing advances in early detection and improvements in cancer therapies. Adult survivors of CRC experience chronic health conditions due to normal issues associated with aging, which is further compounded by the long-term adverse effects of having had cancer and anti-cancer therapies. In addition, they are at a higher risk for CRC recurrences, new primary cancers, and other co-morbidities. This article will provide an overview of the clinical care of adult survivors of CRC. Epidemiologic data will be presented followed by a discussion of the approach to the care of long-term adult survivors of CRC, including surveillance of recurrences and new primary cancers, interventions to manage both physical and psychological consequences of cancer and its treatments, and strategies to address concerns related to unemployment and disability. Finally, we will explore the challenges of healthcare delivery, especially with respect to the coordination of follow-up between cancer specialists and primary care physicians, so as to ensure that all of the survivor’s health needs are met promptly and appropriately.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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