Clinical Cancer Advances 2021: ASCO's Report on Progress Against Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Clinical Cancer Advances 2021: ASCO's Report on Progress Against Cancer highlights the most important clinical research advances of the past year and identifies priority areas where ASCO believes research efforts should be focused moving forward.This year's report also discusses the critical issue of health equity in cancer research and solutions to ensure that every patient with cancer, everywhere, can access the latest advances. Achieving Equity in Cancer ResearchOverall cancer mortality has decreased in the United States 1 thanks to tremendous progress in cancer prevention, early detection, and treatment-underpinned by decades of research progress.2 Unfortunately, not all individuals with cancer have benefited equitably from this success, as Blacks, 3 patients living in rural areas, 4 populations with lower income and education levels, 5 and others continue to experience lower survival and higher mortality rates for many cancers.As clinicians, we are committed to providing evidenced-based, high-quality cancer care to every patient, every day, everywhere.But, if clinical trials don't represent the individuals we treat, including those from racial, ethnic, and other minority populations, the state of science suffers, and patients with life-threatening conditions may not receive the best-perhaps only-treatment option for their condition.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,048 |
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 ».