Use of the Word “Cured” for Cancer Patients—Implications for Patients and Physicians: The Siracusa Charter
Notice bibliographique
Résumé
Long-term survival for adult patients with solid tumours continues to increase. For some cancers, the possibility of recurrence after a number of years is extremely low, and the risk of death becomes similar to that of the general population of the same sex and age. During the Fifth European Conference on Survivors and Chronic Cancer Patients held in Siracusa, Italy, June 2014, oncologists, general practitioners, epidemiologists, cancer patients and survivors, and patient advocates joined to discuss the possible use of the term “cured” in reference to some adult patients with solid tumours. The specific focus was the appropriateness of using the term in communicating with cancer patients, survivors, and their families. Initial results of the discussion, in concert with a review of the published literature on the subject, were later further discussed by all participants through electronic communication. The resulting final statement aims to suggest appropriate ways to use the word “cured” in the clinical and communicative setting, to highlight the potential impact of the word on patients, and to open a critical discussion concerning this timely and delicate matter.
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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 | 0,050 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».