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Enregistrement W4396683966 · doi:10.1200/edbk_100044

Geriatric Oncology: A 5-Year Strategic Plan

2024· review· en· W4396683966 sur OpenAlexaff
Fernando C. Diaz, Anahid Hamparsumian, Kah Poh Loh, Haydeé Cristina Verduzco-Aguirre, Maya Abdallah, Grant R. Williams, Tina Hsu, Enrique Soto‐Pérez‐de‐Celis, Rawad Elias

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésGeriatric oncologyOncologyGeriatricsMedicineInternal medicineMedical educationResource (disambiguation)NursingCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing rate of the older adult population across the world over the next 20 years along with significant developments in the treatment of oncology will require a more granular understanding of the older adult population with cancer. The ASCO Geriatric Oncology Community of Practice (COP) herein provides an outline for the field along three fundamental pillars: education, research, and implementation, inspired by ASCO's 5-Year Strategic Plan. Fundamental to improving the understanding of geriatric oncology is research that intentionally includes older adults with clinically meaningful data supported by grants across all career stages. The increased knowledge base that is developed should be conveyed among health care providers through core competencies for trainees and continuing education for practicing oncologists. ASCO's infrastructure can serve as a resource for fellowship programs interested in acquiring geriatric oncology content and provide recommendations on developing training pathways for fellows interested in pursuing formalized training in geriatrics. Incorporating geriatric oncology into everyday practice is challenging as each clinical setting has unique operational workflows with barriers that limit implementation of valuable geriatric tools such as Geriatric Assessment. Partnerships among experts in quality improvement from the ASCO Geriatric Oncology COP, the Cancer and Aging Research Group, and ASCO's Quality Training Program can provide one such venue for implementation of geriatric oncology through a structured support mechanism. The field of geriatric oncology must continue to find innovative strategies using existing resources and partnerships to address the pressing needs of the older adult population with cancer to improve patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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