2016 President's Plenary International Psycho-Oncology Society: challenges and opportunities for growing and developing psychosocial oncology programmes worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Consistent with the International Psycho-Oncology Society's (IPOS) vision and goals, we are committed to improving quality cancer care and cancer policies through psychosocial care globally. As part of IPOS's mission, upon entering "Official Relations" for a second term with the World Health Organization (WHO), IPOS has dedicated much attention to reaching out to countries, which lack formalized psychosocial care programmes. One of IPOS's strategies to accomplish this goal has been to bring psycho-oncology training programmes to low- and middle-income countries and regions. To this end, the IPOS Board approved a new position on the Board of Directors for a member from a low- to middle-income country (LMIC). The IPOS 2016 President's Plenary focused on challenges and opportunities that exist in growing and developing psychosocial oncology programmes worldwide. The plenary presentations highlight how IPOS and WHO have aligned their goals to help LMICs support cancer patients as an essential element of cancer and palliative care. IPOS country representatives are strongly supported in liaising with national health authorities and with WHO Country Representatives in LMICs. The plenary speakers discussed the role IPOS Federation has taken in building a global network of psychosocial leaders and the impact this had in assisting LMICs in meeting IPOS's psychosocial care objectives. The plenary highlighted the challenges of expanding psychosocial reach into these countries. One significant question remains: Can psychosocial guidelines be adapted to LMICs and regions?
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».