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Enregistrement W2492220089 · doi:10.21037/apm.2016.06.03

The power of integration: radiotherapy and global palliative care

2016· review· en· W2492220089 sur OpenAlexaff
Danielle Rodin, Surbhi Grover, Shekinah N.C. Elmore, Felícia Marie Knaul, Rifat Atun, Lisa Caulley, Cristián Herrera, Joshua Jones, Aryeh J. Price, Anusheel Munshi, Ajeet Kumar Gandhi, Chiman Shah, Mary Gospodarowicz

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careCapacity buildingGlobal healthLow and middle income countriesScale (ratio)Developing countryNursingEconomic growthPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiotherapy (RT) is a powerful tool for the palliation of the symptoms of advanced cancer, although access to it is limited or absent in many low- and middle-income countries (LMICs). There are multiple factors contributing to this, including assumptions about the economic feasibility of RT in LMICs, the logical challenges of building capacity to deliver it in those regions, and the lack of political support to drive change of this kind. It is encouraging that the problem of RT access has begun to be included in the global discourse on cancer control and that palliative care and RT have been incorporated into national cancer control plans in some LMICs. Further, RT twinning programs involving high- and low-resource settings have been established to improve knowledge transfer and exchange. However, without large-scale action, the consequences of limited access to RT in LMICs will become dire. The number of new cancer cases around the world is expected to double by 2030, with twice as many deaths occurring in LMICs as in high-income countries (HICs). A sustained and coordinated effort involving research, education, and advocacy is required to engage global institutions, universities, health care providers, policymakers, and private industry in the urgent need to build RT capacity and delivery in LMICs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,407 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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