Establishing childhood cancer survivorship clinics in India: A consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
Provide a consensus statement describing best practices and evidence regarding the setting up Childhood Cancer Survivor Clinics in India. MethodsKey topics regarding childhood cancer survivorship clinics were identified during a workshop conducted during the annual Pediatric Hematology Oncology conference (PHOCON) in Delhi in November 2022. Workshop participants included oncologists, hematologists, medical social workers, representatives of non-government organizations, and childhood cancer survivors. Consensus was generated by combining expert opinion and a review of the literature. Several components regarding survivorship clinics, including the setting up of survivor clinics separate from the oncology clinic, the leading role of the treating oncologist in survivor clinics, the composition of survivor clinics and the patient pathways in the clinic, the frequency of follow-up for different survivors based on risk stratification, plans in adult survivors and the role of allied specialties like cardiologists, neurologists etc. were discussed. Care of childhood cancer survivors is complex and requires a multidisciplinary approach centred around patients and their caregivers. Addressing post‐treatment concerns is critical to our patient's quality of life as survival improves. There continues to be a need to define effective and efficient programs that can coordinate this multidisciplinary effort toward survivorship.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».