ESMO Management and treatment adapted recommendations in the COVID-19 era: Lung cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, characterised by a fast and global spread during the first months of 2020, has prompted the development of a structured set of recommendations for cancer care management, to maintain the highest possible standards. Within this framework, it is crucial to ensure no disruption to essential oncological services and guarantee the optimal care.This is a structured proposal for the management of lung cancer, comprising three levels of priorities, namely: tier 1 (high priority), tier 2 (medium priority) and tier 3 (low priority)-defined according to the criteria of the Cancer Care Ontario, Huntsman Cancer Institute and Magnitude of Clinical Benefit Scale.The manuscript emphasises the impact of the COVID-19 pandemic on lung cancer care and reconsiders all steps from diagnosis, staging and treatment.These recommendations should, therefore, serve as guidance for prioritising the different aspects of cancer care to mitigate the possible negative impact of the COVID-19 pandemic on the management of our patients.As the situation is rapidly evolving, practical actions are required to guarantee the best patients' treatment while protecting and respecting their rights, safety and well-being. In this environment, cancer practitioners have great responsibilities: provide timely, appropriate, compassionate and justified cancer care, while protecting themselves and their patients from being infected with COVID-19. In case of shortages, resources must be distributed fairly. Consequently, the following recommendations can be applied with significant nuances, depending on the time and location for their use, considering variable constraints imposed to the health systems. An exceptional flexibility is required from cancer caregivers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle