A Reflection on the Work of Gianni Bonadonna from the Viewpoint of the Global Challenge of Adolescents and Young Adults with Cancer
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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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».