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Enregistrement W2915828920 · doi:10.1002/pbc.27668

Challenges and opportunities in the care of survivors of adolescent and young adult cancers

2019· review· en· W2915828920 sur OpenAlexaff
Miranda M Fidler-Benaoudia, Clare Frobisher, Michael M. Hawkins, Paul C. Nathan

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoAlberta Cancer FoundationAlberta Health Services
Organismes subventionnairesBrain Tumour CharityCHILDREN with CANCER UKCancer Research UK
Mots-clésMedicineGerontologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents and young adults (AYA) with cancer are an understudied group. Much of what is known about long-term outcomes after AYA cancer has been derived from cohorts of childhood cancer survivors, which seldom include patients at the older end of the AYA age spectrum. In general, AYA cancer survivors have a lower risk for premature mortality, subsequent primary neoplasms and chronic health conditions than childhood cancer survivors. However, AYA cancer survivors are vulnerable to psychosocial challenges, concerns about fertility and relationships and financial toxicity. No single model is optimal for the care of these survivors, but it is generally agreed that all survivors require a survivor care plan that promotes their adherence to evidence-based surveillance guidelines. There is a need to create survivor cohorts that include the full range of AYA ages and diagnoses to be able to address the many pressing questions that remain unanswered in this vulnerable population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations75
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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