MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2065825204 · doi:10.1002/cncr.26048

Active therapy and models of care for adolescents and young adults with cancer

2011· article· en· W2065825204 sur OpenAlexafffund
Raveena Ramphal, Ralph M. Meyer, Brent Schacter, Paul Rogers, Ross Pinkerton

Notice bibliographique

RevueCancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensBC Children's HospitalCancerCare ManitobaQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialMedicinePsychological interventionReferralYoung adultQuality of life (healthcare)Family medicineCancerHealth careClinical trialGerontologyNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction in the cancer mortality rate in adolescents and young adults (AYA) with cancer has lagged behind the reduction noted in children and older adults. Studies investigating reasons for this are limited but causes appear to be multifactorial. Host factors such as developmental stage, compliance, and tolerance to therapy; provider factors such as lack of awareness of cancer in AYA and referral patterns; differences in disease biology and treatment strategies; low accrual onto clinical trials; and lack of psychosocial support and education programs for AYA all likely play a role. Recommendations for change from a recent international workshop include education of physicians and patients concerning AYA cancer, improved cooperation between pediatric and adult centers, age-appropriate psychosocial support services, programs to help AYA with issues relevant to them, dedicated AYA hospital space, improved accrual to clinical trials, the use of technology to educate patients and enhance communication between patients and the health care team, and ensuring that resident and fellowship training programs provide adequate education in AYA oncology. The longer term goal is to develop AYA oncology into a distinct subspecialist discipline within oncology. The ideal model of care would incorporate medical care, psychosocial support services, and a physical environment that are age-appropriate. When this is not feasible, the development of "virtual units" connecting patients to the health care team or a combination of physical and virtual models are alternative options. The assessment of outcome measures is necessary to determine whether the interventions implemented result in improved survival and better quality of life, and are cost-effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancerMême sujetChildhood Cancer Survivors' Quality of LifeTravaux en français237 207