Advancing Global Cancer Symptom Science: Insights and Strategies from the Inaugural Cancer Symptom Science Expert Meeting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The inaugural "Cancer Symptom Science Expert Meeting," held in Lausanne, Switzerland, on October 11-12, 2023, brought together 40 nurse scientists from seven countries to enhance collaboration across the global symptom science community; identify common research interests, gaps in knowledge, and opportunities for research; and develop strategies to address challenges and accelerate symptom science research internationally. OBJECTIVES: The aim of this white paper were to summarize the discussions and recommendations deliberated during the meeting and introduce the Global Research Alliance in Symptom Science (GRASS). METHODS: This 2-day meeting featured presentations that highlighted critical issues and unanswered questions in cancer symptom science and other chronic conditions. Attendees identified four core topic areas based on the knowledge gaps reflected throughout the presentations. Four working groups (WGs) were formed to identify gaps and opportunities associated with each topic and to outline strategic directions and essential actions to advance symptom science. RESULTS: The WGs developed recommendations on four core topic areas. WG1 explored optimal approaches to collect, analyze, and use symptom data for research and clinical purposes. WG2 addressed the development of a minimum dataset or common data model for symptom science research. WG3 focused on enhancement of best practices in implementation science strategies to improve uptake of evidence-based symptom management strategies in routine clinical care. WG4 addressed the questions of capacity building and infrastructure for the creation of a global alliance in symptom science (GRASS). DISCUSSION: WGs' recommendations underscore the commitment of an international coalition of scientists to advance symptom science. The symposium established the groundwork for the group to constitute GRASS, a global research alliance dedicated to symptom science in cancer and other chronic conditions. Future directions include establishing regular scientific meetings, fostering interdisciplinary collaboration, and engaging with symptom scientists.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle