Children's Oncology Group's 2013 blueprint for research: Behavioral science
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral science has long played a central role in pediatric oncology clinical service and research. Early work focused on symptom relief related to side effects of chemotherapy and pain management related to invasive medical procedures. As survival rates improved, the focused has shifted to examination of the psychosocial impact, during and after treatment, of pediatric cancer and its treatment on children and their families. The success of the clinical trials networks related to survivorship highlights an even more critical role in numerous domains of psychosocial research and care. Within the cooperative group setting, the field of behavioral science includes psychologists, social workers, physicians, nurses, and parent advisors. The research agenda of this group of experts needs to focus on utilization of psychometrically robust measures to evaluate the impact of treatment on children with cancer and their families during and after treatment ends. Over the next 5 years, the field of behavioral science will need to develop and implement initiatives to expand use of standardized neurocognitive and behavior batteries; increase assessment of neurocognition using technology; early identification of at-risk children/families; establish standards for evidence-based psychosocial care; and leverage linkages with the broader behavioral health pediatric oncology community to translate empirically supported research clinical trials care to practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».