The COVID‐19 pandemic: A rapid global response for children with cancer from SIOP, COG, SIOP‐E, SIOP‐PODC, IPSO, PROS, CCI, and St Jude Global
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is one of the most serious global challenges to delivering affordable and equitable treatment to children with cancer we have witnessed in the last few decades. This Special Report aims to summarize general principles for continuing multidisciplinary care during the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic. With contributions from the leadership of the International Society for Pediatric Oncology (SIOP), Children's Oncology Group (COG), St Jude Global program, and Childhood Cancer International, we have sought to provide a framework for healthcare teams caring for children with cancer during the pandemic. We anticipate the burden will fall particularly heavily on children, their families, and cancer services in low- and middle-income countries. Therefore, we have brought together the relevant clinical leads from SIOP Europe, COG, and SIOP-PODC (Pediatric Oncology in Developing Countries) to focus on the six most curable cancers that are part of the WHO Global Initiative in Childhood Cancer. We provide some practical advice for adapting diagnostic and treatment protocols for children with cancer during the pandemic, the measures taken to contain it (e.g., extreme social distancing), and how to prepare for the anticipated recovery period.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».