Long-Term Follow-Up of Pediatric CNS Tumor Survivors—A Selection of Relevant Long-Term Issues
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Survivors of pediatric central nervous system (CNS) tumors are at high risk for late effects and long-term morbidity. The quality of survival became increasingly important, as advances in diagnostics, multimodal treatment strategies, and supportive care have led to significant increases in long-term survival. Aim: This review aims to provide a global overview of the potential late effects and long-term follow-up care of CNS tumor survivors, directed to trainees and practitioners with less targeted training in pediatric oncology. Late effects in CNS tumor survivors: A specific focus on CNS tumor survivors relies on cognitive and psychosocial late effects, as they may have an impact on education, professional career, independent living, and quality of life. Further important late effects in CNS tumor survivors include endocrine, metabolic, cardiovascular, and cerebrovascular diseases. Conclusions: Comprehensive long-term follow-up care is essential for pediatric CNS tumor survivors to improve their quality of survival and quality of life. An individualized approach, taking all potential late effects into account, and carried out by an interdisciplinary team, is recommended, and should continue into adulthood. Existing recommendations and guidelines on long-term follow-up care guide the multidisciplinary teams.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».