Meeting the Needs of the Aging Population: The Canadian Network on Aging and Cancer—Report on the First Network Meeting, 27 April 2016
Notice bibliographique
Résumé
The aging of the Canadian population represents the major risk factor for a projected increase in cancer incidence in the coming decades. However, the evidence base to guide management of older adults with cancer remains extremely limited. It is thus imperative that we develop a national research agenda and establish a national collaborative network to devise joint studies that will help to accelerate the development of high-quality research, education, and clinical care and thus better address the needs of older Canadians with cancer. To begin this process, the inaugural meeting of the Canadian Network on Aging and Cancer was held in Toronto, 27 April 2016. The meeting was attended by 51 invited researchers and clinicians from across Canada, as well as by international leaders in geriatric oncology from the United States and France. The objectives of the meeting were to (1) review the present landscape of education, clinical care, and research in the area of cancer and aging in Canada; (2) identify issues of high research priority in Canada within the field of cancer and aging; (3) identify current barriers to geriatric oncology research in Canada and develop potential solutions; (4) develop a Canadian collaborative multidisciplinary research network between investigators to improve health outcomes for older adults with cancer; (5) learn from successful international efforts to stimulate the geriatric oncology research agenda in Canada. In the present report, we describe the education, clinical care, and research priorities that were identified at the meeting.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».