Notice bibliographique
Résumé
Osazuwa-Peters et al highlight the importance of suicide as a competing risk for patients with head and neck cancer. I appreciate the opportunity to address this topic. The authors cite work from Kendal, reporting US SEER data from patients with cancer diagnoses between 1973 and 2001. The frequency of completed suicide was 0.05% in females and 0.32% in males with head and neck cancer. In contrast, our own data from The Princess Margaret Cancer Centre (Toronto, Canada), show two known and one suspected completed suicide among 7,550 patients with head and neck cancer (69%male) diagnosed between 2003 and 2013, for a rate of approximately 0.03% to 0.04%. We can only speculate whether universal health care, province-wide cancer distress screening, and other supports, provided within and without our Head and Neck Cancer Survivorship Program, contribute to the different rates seen between countries and during a time span of more than a decade. Do three deaths during a decade warrant a comprehensive suicide-prevention strategy? Although tragic, from a population perspective such an initiative is unlikely to be cost effective. Suicide in patients with cancer may often (but not always) reflect inadequate recognition of, or support for, psychosocial concerns. Unquestionably, longstanding physical impairments and associated disability contribute to psychosocial health. Efforts to improve rehabilitation, distress screening, community support, and psychosocial services for patients and family members in need should indeed be incorporated into survivorship care strategies. Future research evaluating such approaches could include cause of death as well as quality-of-life end points.
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».