Children's Oncology Group's 2023 blueprint for research: Behavioral science
Notice bibliographique
Résumé
As survival rates for childhood cancer have improved, there has been increasing focus on identifying and addressing adverse impacts of cancer and its treatment on children and their families during treatment and into survivorship. The Behavioral Science Committee (BSC) of the Children's Oncology Group (COG), comprised of psychologists, neuropsychologists, social workers, nurses, physicians, and clinical research associates, aims to improve the lives of children with cancer and their families through research and dissemination of empirically supported knowledge. Key achievements of the BSC include enhanced interprofessional collaboration through integration of liaisons into other key committees within COG, successful measurement of critical neurocognitive outcomes through standardized neurocognitive assessment strategies, contributions to evidence-based guidelines, and optimization of patient-reported outcome measurement. The collection of neurocognitive and behavioral data continues to be an essential function of the BSC, in the context of therapeutic trials that are modifying treatments to maximize event-free survival, minimize adverse outcomes, and optimize quality of life. In addition, through hypothesis-driven research and multidisciplinary collaborations, the BSC will also begin to prioritize initiatives to expand the systematic collection of predictive factors (e.g., social determinants of health) and psychosocial outcomes, with overarching goals of addressing health inequities in cancer care and outcomes, and promoting evidence-based interventions to improve outcomes for all children, adolescents, and young adults with cancer.
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 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 | 0,049 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,020 |
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 ».