Current Scenario of Clinical Cancer Research in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
In Latin America and the Caribbean (LAC), progress has been made in some national and regional cancer control initiatives, which have proved useful in reducing diagnostic and treatment initiation delays. However, there are still significant gaps, including a lack of oncology clinical trials. In this article, we will introduce the current status of the region's clinical research in cancer, with a special focus on academic cancer research groups and investigator-initiated research (IIR) initiatives. Investigators in LAC have strived to improve cancer research despite drawbacks and difficulties in funding, regulatory timelines, and a skilled workforce. Progress has been observed in the representation of this region in clinical trial development and conduct, as well as in scientific productivity. However, most oncology trials in the region have been sponsored by pharmaceutical companies, highlighting the need for increased funding from governments and private foundations. Improvements in obtaining and/or strengthening the LAC cancer research group's financing will provide opportunities to address cancer therapies and management shortcomings specific to the region. Furthermore, by including this large, ethnic, and genetically diverse population in the world's research agenda, one may bridge the gap in knowledge regarding the applicability of results of clinical trials now mainly conducted in populations from the Northern Hemisphere.
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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 | 0,058 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».