Expert consensus on disease-based long-term follow-up care plans for childhood cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood cancer survivors (CCSs) are at increased risk of long-term treatment-related complications. Although international guidelines support risk-based long-term follow-up (LTFU) care, its standardized implementation in China has been limited. To address this gap, the National Children's Medical Center-Shanghai convened a multidisciplinary expert panel to develop disease-based LTFU care plans tailored to the Chinese healthcare context. METHODS: Guided by established international frameworks (Children's Oncology Group, International Guideline Harmonization Group, and PanCareFollowUp), an expert group representing 25 institutions across China developed consensus-based LTFU care plans for common pediatric cancer patients and post-hematopoietic cell transplant survivors. Each care plan includes core components: a treatment summary, risk stratification for late effects, recommended surveillance, psychosocial evaluation, and lifestyle guidance. The panel also developed a consensus on the specific roles of oncologists, primary care providers, and subspecialists. RESULTS: Finalized care plans provide structured, risk-adapted follow-up pathways for CCSs. The model emphasizes multidisciplinary collaboration, clinical feasibility, and scalability across diverse settings. As part of the care process, a centralized survivorship database has been integrated to facilitate clinical use and data collection. This system supports the generation of standardized treatment summaries and longitudinal documentation of late effects across the continuum of survivorship care. Tools, such as clinician checklists and survivor education templates, were also developed to support clinical use and promote consistency across institutions. A list of outcome metrics was proposed to evaluate the implementation outcomes of this initiative. CONCLUSIONS: This expert consensus establishes an innovative, nationally coordinated, disease-specific LTFU care framework for CCSs in China. This study provides a practical foundation for improving survivorship care quality and guiding clinical practice nationwide. This model can serve as a blueprint for other low- and middle-income countries seeking to strengthen LTFU care for CCSs.
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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 | 0,091 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».