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Enregistrement W2122017934 · doi:10.1002/pbc.24426

Children's Oncology Group's 2013 blueprint for research: Cancer control and supportive care

2012· review· en· W2122017934 sur OpenAlexaff
Lillian Sung, Theo Zaoutis, Nicole J. Ullrich, Donna L. Johnston, L. Lee Dupuis, Elena J. Ladas

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineCogNeurocognitiveRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)CancerModafinilPsychological interventionPediatric oncologyBlood cancerInternal medicineCognitionIntensive care medicineOncologyPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cancer control research, the objective is to reduce overall morbidity and mortality by decreasing acute and delayed treatment-related toxicities in all children with cancer. To date, the Children's Oncology Group (COG) has focused on infection, neurocognition, quality of life (QoL), and nutrition/antiemetics. COG is conducting randomized controlled trials (RCTs) to determine prophylaxis strategies that will reduce infections in high-risk populations. Two RCTs are determining if modafinil or computerized cognitive training improve cognitive functioning in pediatric brain tumor patients. QoL is being assessed in acute leukemia patients. Improved supportive care outcomes will only occur when the most effective interventions are established.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations43
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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