Notice bibliographique
Résumé
Cancer in the developing world, of which the Islamic world is a substantial component, is characterized by far more advanced stages at diagnosis, fewer allocated resources for prevention and treatment, and higher incidence than in countries with more developed health systems.1 The top five cancers in the emerging world are (in descending order) stomach, lung, liver, breast, and cervix, and in developed countries the most common cancers are those of the lung, colorectum, breast, stomach, and prostate.2 In Indonesia, which has an estimated total cancer incidence of about 300,000 cases per year, only 10% are seen in the health care system.3 Similarly, only one cancer unit is available for about 120 million people in Bangladesh.4 Because preventive and curative services for cancer control are underdeveloped in many Islamic countries, the development of palliative care services is a more realistic option for most patients in these countries who have cancer. The available health care services in the Islamic world clearly do not meet patients' needs, and there is little sign that this situation will improve in the foreseeable future. Even if palliative care development is placed on an Islamic country's health care agenda, such development might be handicapped by technical and economic constraints. However, despite this gloomy picture, there are signs that palliative medicine is beginning to take off in the Islamic world. For example, the medical use of morphine for cancer pain control has been steadily increasing during the past few years in many Islamic countries.5 Once a palliative care program takes root in an Islamic country, it usually grows into a thriving service.3,6,7,8,9,10
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».