Notice bibliographique
Résumé
As the evidence surrounding natural products in cancer care develops, there is an urgent need to translate and transfer this emerging knowledge to point-of-care practitioners as well as patients and families. In addition, standardization of assessment and documentation of natural product use is required to support informed decision making, and to avoid potential negative interactions with conventional cancer treatments. During this presentation, the development and evaluation of innovative knowledge synthesis, translation and transfer strategies will be discussed, including clinical practice guidelines, decision aids, and patient and provider education programs aimed at enhancing communication, decision making and care related to natural product utilization in cancer care. Included in the discussion will be the findings of the Complementary Medicine Education and Outcomes research program, and the MyChoices decision aid project. Two guidelines, the Society for Integrative Oncology's Clinical Practice Guidelines on the Use of Integrative Therapies as Supportive Care in Patients treated for Breast Cancer and the Complementary and Integrative Medicine Best Practice Guideline will also be reviewed. Challenges related to evidence dissemination and uptake related to natural products in cancer care will be considered and recommendations regarding future knowledge translation and transfer activities will be shared.
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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 | 0,069 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».