Personalized Integrative Oncology: Targeted Approaches for Optimal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The 11th International Conference of the Society for Integrative Oncology (SIO) brought together more than 300 clinicians, researchers, patients, and advocates to hear and interact with world-leading experts about the latest research in the areas of nutrition, exercise, acupuncture, health services research, meditation, and other integrative disciplines. The conference theme, "Personalized Integrative Oncology: Targeted Approaches for Optimal Outcomes," highlighted innovations in personalized medicine and ways this growing field will advance the evolution of individualized integrative cancer care to the next level. This year's conference also featured a clinical track focusing on clinical information for the practicing health care professional. The conference's rigorous schedule included 3 keynotes, 4 plenary sessions, 2 interdisciplinary tumor boards, 5 workshops, 45 concurrent oral sessions, and 106 posters. In addition to the conference theme, keynote and plenary sessions presented topics on stress and cancer, the importance of sleep for cancer patients, epigenetic mechanisms of lifestyle and natural products, recently published Journal of the National Cancer Institute monograph on integrative oncology, SIO's clinical practice guidelines for breast cancer survivors, and a joint session of the American Academy of Hospice and Palliative Medicine and SIO about supportive care and symptom management. This highly successful conference helped further the mission of the SIO to advance evidence-based, comprehensive, integrative health care to improve the lives of people affected by cancer.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».