Global psycho‐oncology in low middle‐income countries: Challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This Special Issue of Psycho-Oncology is focused on challenges and opportunities in the provision of psychosocial care to patients in low and middle-income countries (LMICs). The aim is to highlight global disparities and inequity in the provision of evidence-based, culturally-sensitive and timely psychosocial care and to showcase the work of researchers and practitioners to address this gap. We hope that this Issue will help to advance the psychological and social dimensions of cancer care in all parts of the world. METHODS: The focus of the papers is on research and clinical innovations in LMICs that target the psychological, social and cultural dimensions of cancer and on interventions to improve or maintain the psychological well-being, social functioning and/or quality of life of those who are affected and their families. RESULTS: These papers draw attention to guidelines, resource needs, clinical service evaluation, emerging research and knowledge translation within LMICs that advance knowledge and implementation in the field of psycho-oncology. CONCLUSIONS: Innovations and advances in psycho-oncology are emerging from LMICs to enhance the care of patients with cancer and their families in these regions and in all parts of the world. A sustained global initiative is now needed to ensure that guidelines for such care are routinely included in global, national and local cancer control plans and that essential resources and attention are directed to implement them.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».