A Framework for Ensuring Competence and Credibility in Cancer Rehabilitation Services
Notice bibliographique
Résumé
Two in five Canadians will develop cancer in their lifetime.1 The risk of cancer increases dramatically with age, and the Canadian population is both growing and ageing.While the number of Canadians diagnosed with cancer is on the rise, more effective diagnostic and treatment methods have resulted in earlier detection and treatment and improved disease-free and overall survival.1 Today, there are approximately 1 million survivors of cancer in Canada.But while survival is improving, cancer treatments are invasive, and survivors experience side effects that can influence any system of the body.Many experience acute side effects that subside over time, but others develop persistent and/or late-appearing effects that can progress to disability. 2 The rehabilitation needs of cancer survivors span all ages and the full spectrum of rehabilitation fields, including musculoskeletal, neurological, cardiopulmonary, and chronic pain.There is now a wealth of research evidence available on the benefits of rehabilitation as part of cancer care, yet this has not translated into access to these important services for patients.Patients and families often have to advocate for themselves in order to access the patchwork of services that may or may not be available.
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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 | 0,232 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,044 |
| Communication savante | 0,035 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».