Innovative application of strategic foresight to oncology research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate into the future of cancer and cancer research in preparation for a strategic plan for a cancer research centre. Design/methodology/approach The study used framework foresight, a method for creating scenarios and their implications developed by the MS program in Foresight at the University of Houston. Findings The study identified four scenarios: a continuation scenario in which progress in detecting and treating cancer progressed as it has over the past few decades, a collapse scenario in which attention was diverted from medical research due to a climate crisis, a new equilibrium scenario in which cost became the overriding concern for cancer treatment, and a transformation scenario in which individuals took control of their treatment through Do-It-Yourself remedies. Those scenarios suggested four strategic issues for the planning exercise: the growing volume of genomic and clinical data and the means to learn from it, the increased involvement and influence of patients in diagnosis and treatment, the ability to conduct research in a time of fiscal austerity and declining levels of trust in all professions, including medicine. Research limitations/implications The paper not only provides guidance for cancer centers but also for medical practice in general. Practical implications The client used the scenarios and their implications as part of its considerations in strategic planning. Originality/value This paper represents the first time that Framework Foresight has been applied to a medical topic.
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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 | 0,045 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».