Advancing a comprehensive cancer care agenda for children and their families: <scp>I</scp> nstitute of <scp>M</scp> edicine <scp>W</scp> orkshop highlights and next steps
Notice bibliographique
Résumé
This article highlights key findings from the "Comprehensive Cancer Care for Children and Their Families" March 2015 joint workshop by the Institute of Medicine (IOM) and the American Cancer Society. This initiative convened more than 100 family members, clinician investigators, advocates, and members of the public to discuss emerging evidence and care models and to determine the next steps for optimizing quality-of-life outcomes and well-being for children and families during pediatric cancer treatment, after treatment completion, and across the life spectrum. Participants affirmed the triple aim of pediatric oncology that strives for every child with cancer to be cured; provides high-quality palliative and psychosocial supportive, restorative, and rehabilitative care to children and families throughout the illness course and survivorship; and assures receipt of high-quality end-of-life care for patients with advancing disease. Workshop outcomes emphasized the need for new pediatric cancer drug development and identified critical opportunities to prioritize palliative care and psychosocial support as an integral part of pediatric cancer research and treatment, including the necessity for adequately resourcing these supportive services to minimize suffering and distress, effectively address quality-of-life needs for children and families at all stages of illness, and mitigate the long-term health risks associated with childhood cancer and its treatment. Next steps include dismantling existing silos and enhancing collaboration between clinical investigators, disease-directed specialists, and supportive care services; expanding the use of patient-reported and parent-reported outcomes; effectively integrating palliative and psychosocial care; and clinical communication skills development. CA Cancer J Clin 2016;66:398-407. © 2016 American Cancer Society.
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 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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».