The International Cancer Expert Corps: A Unique Approach for Sustainable Cancer Care in Low and Lower-Middle Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
The growing burden of non-communicable diseases including cancer in low- and lower-middle income countries (LMICs) and in geographic-access limited settings within resource-rich countries requires effective and sustainable solutions. The International Cancer Expert Corps (ICEC) is pioneering a novel global mentorship-partnership model to address workforce capability and capacity within cancer disparities regions built on the requirement for local investment in personnel and infrastructure. Radiation oncology will be a key component given its efficacy for cure even for the advanced stages of disease often encountered and for palliation. The goal for an ICEC Center within these health disparities settings is to develop and retain a high-quality sustainable workforce who can provide the best possible cancer care, conduct research, and become a regional center of excellence. The ICEC Center can also serve as a focal point for economic, social, and healthcare system improvement. ICEC is establishing teams of Experts with expertise to mentor in the broad range of subjects required to establish and sustain cancer care programs. The Hubs are cancer centers or other groups and professional societies in resource-rich settings that will comprise the global infrastructure coordinated by ICEC Central. A transformational tenet of ICEC is that altruistic, human-service activity should be an integral part of a healthcare career. To achieve a critical mass of mentors ICEC is working with three groups: academia, private practice, and senior mentors/retirees. While in-kind support will be important, ICEC seeks support for the career time dedicated to this activity through grants, government support, industry, and philanthropy. Providing care for people with cancer in LMICs has been a recalcitrant problem. The alarming increase in the global burden of cancer in LMICs underscores the urgency and makes this an opportune time fornovel and sustainable solutions to transform cancer care globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».