Palliative Care Programs Still Face Obstacles in Mainstream Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
By all accounts, the past several years has seen palliative care leap into the nation’s health care headlines and perhaps its consciousness as never before. Many point to 2010 as a turning point, when Massachusetts General Hospital oncologist Jennifer Temel, M.D., reported a landmark study in the New England Journal of Medicine showing that terminal lung cancer patients given palliative care at the time of diagnosis, along with curative cancer treatment, not only had a better quality of life but also lived a median of 3 months longer. And in 2012, the American Society of Clinical Oncology (ASCO) released a report concluding that according to available evidence, all patients with metastatic cancer can receive palliative care—defined as symptom and pain management, and psychosocial and other supportive care aimed at improving quality of life—at the time of diagnosis. “All of this interest in palliative care is related to the fact that more people are living with cancer than ever before,” said medical oncologist Edith Mitchell, M.D., professor of medical oncology at Jefferson Medical College of Thomas Jefferson University in Philadelphia. “Years ago, we had fewer drugs, and patients didn’t live as long, and fewer survived cancer. Now patients live longer and there are short- and long-term effects of therapy. With newer drugs and [toxic effects], patients may be staying on treatments longer, and symptom management has become a major part of what we do. It is important for the oncologist to know about supportive care and how it really fits in with other care for the patient.”
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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 | 0,058 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».