A Reflection on the Work of Gianni Bonadonna from the Viewpoint of the Global Challenge of Adolescents and Young Adults with Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults (AYAs - ages 15 to 39) constitute approximately 40% of the world's population and contribute an estimated one million new cases of cancer annually, the great majority in low- and middle-income countries (LMICs). In high-income countries (HICs) cancer is the commonest cause of disease-related death in AYAs, though overall 5-year survival rates now exceed 80%. A very different circumstance likely holds in LMICs, but accurate assessments are not readily available.Breast cancer accounts for 40% of tumours in female AYAs and this age group includes the peak incidence of Hodgkin lymphoma. The late Professor Gianni Bonadonna contributed importantly to improved survival in patients with these two diseases. Accordingly, he would be justifiably proud of the advances in AYA oncology that are being made in Italy, especially the impact of his colleagues at the Istituto Nazionale dei Tumori (INT). The initiatives of the Associazione Italiana Ematologia Pediatrica and the Società Italiana Adolescenti con Malattie Onco-ematologiche are particularly noteworthy, with the accomplishment of productive collaboration between paediatric and adult cancer care providers serving as a model for other countries to emulate.Exporting these advances can be successful through the vehicle of "twinning": establishing sustainable cooperation between institutions in HICs and partners in LMICs. Colleagues in Monza and at INT have been leaders in such programmes for decades. Cancer in AYAs remains a global challenge to which Gianni Bonadonna surely would have risen with enthusiasm and leadership while securing measurable achievements.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle