Advancement of Pediatric Blood and Marrow Transplantation Research in North America: Priorities of the Pediatric Blood and Marrow Transplant Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Advances in pediatric bone marrow transplantation (BMT) are slowed by the small number of patients with a given disease who undergo transplantation, a lack of sufficient infrastructure to run early-phase oncology protocols and studies of rare nonmalignant disorders, and challenges associated with funding multi-institutional trials. Leadership of the Pediatric Blood and Marrow Transplant Consortium (PBMTC), a large pediatric BMT clinical trials network representing 77 active and 45 affiliated centers worldwide, met in April 2009 to develop strategic plans to address these issues. Key barriers, including infrastructure development and funding, along with scientific initiatives in malignant and nonmalignant disorders, cellular therapeutics, graft-versus-host disease, and supportive care were discussed. The PBMTC's agenda for approaching these issues will result in infrastructure and trials specific to pediatrics that will run through the PBMTC or its partners, the Blood and Marrow Transplant Clinical Trials Network and the Children's Oncology Group.
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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 | 0,074 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».