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Enregistrement W2781604347 · doi:10.1002/pbc.26903

Recommendations for the treatment of children with radiotherapy in low‐ and middle‐income countries (LMIC): A position paper from the Pediatric Radiation Oncology Society (PROS‐LMIC) and Pediatric Oncology in Developing Countries (PODC) working groups of the International Society of Pediatric Oncology (SIOP)

2017· article· en· W2781604347 sur OpenAlexaff
Jeannette Parkes, Clayton B. Hess, Hester Burger, Yavuz Anacak, Verity Ahern, Scott C. Howard, Moawia Mohammed Ali Elhassan, Soha Ahmed, Mithra Ghalibafian, Ahmed Nadeem Abbası, Bilal Mazhar Qureshi, Mohamed S. Zaghloul, Eduardo Zubizarreta, Pierre Bey, Alan Davidson, Éric Bouffet, Natia Esiashvili

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyQuality assuranceMultidisciplinary approachPediatric oncologyDeveloping countryMedical physicsQuality (philosophy)ProcurementRadiation treatment planningProtocol (science)Quality of life (healthcare)Radiation oncologyIntensive care medicineNursingAlternative medicineCancerInternal medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric radiotherapy is a critical part of pediatric oncology protocols and the quality of the radiotherapy may determine the future quality of life for long-term survivors. Multidisciplinary team decision making provides the basis for high-quality care. However, delivery of high-quality radiotherapy is dependent on resources. This article provides guidelines for delivery of good quality radiation therapy in resource-limited countries based on rational procurement and maintenance planning, protocol development, three-dimensional planning, quality assurance, and adequate staff numbers and training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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