Proceedings of the Strategy Meeting for the Development of an International Consortium for Chinese Medicine and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
On November 3, 2014, in Bethesda, MD, the Office of Cancer Complementary and Alternative Medicine of the National Cancer Institute held a meeting to examine the potential utility and feasibility of establishing an international consortium for Chinese medicine and cancer. There is significant interest in the West in using components of Chinese medicine (CM) -such as botanicals and herbal medicines, acupuncture and acupressure, and qigong-in the field of oncology, as potential anticancer agents, for symptom management, and to improve quality of life. The proposal for a consortium on CM came from the Chinese Academy of Chinese Medical Sciences, with the aims of improving scientific communications and collaborations and modernizing the studies of CM for cancer. The US National Cancer Institute's Office of Cancer Complementary and Alternative Medicine agreed to work with Chinese Academy of Chinese Medical Sciences to explore the feasibility of establishing an international consortium for Chinese medicine and cancer. At the meeting, participants from the United States, China, Canada, Australia, and Korea discussed issues in CM and cancer research, treatment, and management, including potential mechanisms of action, proof of efficacy, adverse effects, regulatory issues, and the need for improving the quality of randomized clinical trials of CM treatments and supportive care interventions. Presented in these proceedings are some of the main issues and opportunities discussed by workshop participants.
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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 | 0,021 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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 ».