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Enregistrement W3126916853 · doi:10.3390/curroncol28010084

Integrative Oncology Education: An Emerging Competency for Oncology Providers

2021· article· en· W3126916853 sur OpenAlexaffvenue
Safiya Karim, Rita Benn, Linda E. Carlson, Judith M. Fouladbakhsh, Heather Greenlee, Richard E. Harris, N. Lynn Henry, Shruti Jolly, Sabrina Mayhew, Lisa Spratke, Eleanor Walker, Brad Zebrack, Suzanna M. Zick

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineModalitiesPsychological interventionOncologyInternal medicineHealth careOncology nursingAlternative medicineMedical educationNursingNurse educationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of cancer patients use complementary and alternative therapies during and after conventional cancer treatment. Patients are often reluctant to discuss these therapies with their oncologist, and oncologists may have limited knowledge and confidence on how to advise patients on the appropriate use. Integrative oncology is a patient-centered, evidence-informed field that utilizes mind-body practices, lifestyle modifications and/or natural products interwoven with conventional cancer treatment. It prioritizes safety and best available evidence to offer appropriate interventions alongside conventional care. There are few opportunities for oncologists to learn about integrative oncology. In this commentary, we highlight the Integrative Oncology Scholars (IOS) program as a means to increase competency in this growing field. We provide an overview of several integrative oncology modalities that are taught through this program, including lifestyle modifications, physical activity, and mind-body interventions. We conclude that as more evidence is generated in this field, it will be essential that oncology healthcare providers are aware of the prevalent use of these modalities by their patients and cancer centers include Integrative Oncology trained physicians and other healthcare professionals in their team to discuss and recommend evidence-based integrative oncology therapies alongside conventional cancer treatments to their patients.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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