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Enregistrement W3095539548 · doi:10.4103/ijmpo.ijmpo_6_20

Delivery of services to childhood cancer survivors in India: A national survey

2020· article· en· W3095539548 sur OpenAlexaff
Vatsna Rathore, Ankit Taluja, Puneet Arora, Poonam Bagai, Gauri Kapoor, Rachna Seth, Ramandeep Singh Arora

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Medical and Paediatric Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAge limitFamily medicineChildhood cancerService delivery frameworkService (business)CancerPediatricsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Continuum of care is an important concern for childhood cancer survivors. Studies from high-income countries indicate a significant development in services to these survivors. Similar information is unavailable from India. Methods: An online survey form was developed and sent to 86 centers. Data were collected over a 6-month period in 2017. Results: Fifty nine centers responded (44.1% private sector, 33.9% public, and 22.0% charitable trust). The services are mainly provided (91%) within routine oncology clinics. There is no upper age limit (61%) or time period limit (63%) for follow-up at most of the centers. The major barriers for follow-up are distance, lack of knowledge, lack of adequate facilities, and patient priority for follow-up. Conclusion: This survey provides baseline information on current service provided to childhood cancer survivors in India. There is a need to inform, educate, and sensitize the survivor and their family as well as improving services.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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