QLTI-19. PEDIATRIC NEURO-ONCOLOGISTS NAVIGATING AN ADULT WORLD: A TALE OF TWO CENTERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Adolescent and Young Adult Neuro-Oncology(AYA-NO) patients are a distinct cohort with an overlap of tumors found in childhood and adulthood. For adult patients with pediatric-type Central Nervous System tumors, optimal work-flow to manage these patients is unclear. METHODS We examine the work-flow of pediatric neuro-oncologists starting AYA-NO clinics within two high volume adult institutions: the University of Miami(Florida, USA) and the Princess Margaret Cancer Centre(Toronto, Canada). RESULTS Over 18 months, the AYA-NO clinics managed 167 patients total with several key differences emerging in both institutions between the pediatric and adult work-flows. Adult providers commonly have neurology backgrounds, while pediatric providers mostly have hematology/oncology backgrounds. In pediatrics, providers typically meet the patient inpatient before pathology results, adult providers meet their patients in outpatient settings once histopathology results are available. Outpatient management in pediatric oncology centers typically includes labs, infusion centers, provider rooms, and social workers in one area while adults, due to the larger volume, have these services on separate units. Chemotherapy related differences included the primary provider for inpatient admissions and the emphasis of adult institutions on outpatient administration when feasible. Psychosocial factors such as the variety of caregivers, increased opportunity for patient autonomy in decision-making, and the increased fragmentation in care magnifies the importance of providers forming a strong rapport with AYA-NO patients. End of life care is vastly different including the inability for adult patients to receive palliative treatment in hospice care and the availability medically-assisted death. CONCLUSION Pediatric neuro-oncologists building AYA-NO workflows within adult settings can provide unique expertise for AYA-NO patients with pediatric-type tumors. Growing AYA-NO clinics can benefit from allocating AYA CNS specific resources such as chemotherapy/targeted therapy provider education, a dedicated hospital/clinic space, chemotherapy nursing, a care coordinator, and a social worker with experience treating this patient population.
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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».