Methodological Challenges of Symptom Management Research in Recurrent Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Completion of first-line treatment is an important milestone for adults newly diagnosed with cancer. However, for many adults, the cancer experience of the 21st century does not end with the completion of initial treatment. Decreased functional status, distressing symptoms, and residual effects of treatment impact the daily lives of cancer survivors. Cancer has evolved into a chronic illness, in which a disease-free period may be followed by recurrent cancer. Researchers face challenges in the design and analysis of symptom management studies in recurrent disease. Residual effects can preclude a true "baseline" measurement of the symptom(s) of interest to the researcher. In addition, as cancer survivors age, they are more likely to have comorbid conditions that increase the likelihood of developing toxicities and residual symptoms that are specific to cancer treatments. Research studies of cancer-related symptoms in adults with recurrent disease pose many methodological challenges. Selection of appropriate study design, sample inclusion and exclusion criteria, measures of comorbidity and symptoms, and advanced analysis techniques are among the strategies proposed to address these methodological challenges.
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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 | 0,684 | 0,817 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».