Mixing chalk and cheese: the challenge for integrating complementary therapies into radiation oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The supportive care of cancer patients receiving radiotherapy is an important responsibility for the radiation oncologist. A knowledgeable and empathic practitioner can gain the patients' trust to ensure that they receive appropriate management using evidence‐based interventions that are relatively safe. Objective To summarise the evidence‐based complementary interventions that can be used in radiation therapy. Methods A narrative review. Results There is good scientific evidence for both the effectiveness and ineffectiveness of specific complementary therapies used by radiation oncology patients. Conclusion Many radiation oncology programmes do not include supervised programmes for complementary therapies, despite patients' requirement for credible knowledge, and despite multiple clinical trials that have shown the utility for some interventions. It is important that the radiation oncologist can discriminate between effectiveness and ineffectiveness using knowledge transfer from appropriate clinical trials. Radiation oncology programmes should follow the evidence and implement techniques and therapies that reduce patient symptoms and contribute to their rehabilitation. As evidence builds for the effectiveness of certain complementary therapies, we are left with the challenge of integrating them into standard practice.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».