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Enregistrement W56570554

Living after cancer: challenges in being a survivor.

2008· article· en· W56570554 sur OpenAlexaffabout
Margaret I. Fitch

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivorship curveCancer survivorPopulationMedicineCancerQuality of life (healthcare)DiseaseCompromiseCancer survivorshipGerontologyFamily medicineDemographyEnvironmental healthPolitical scienceNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns about survivorship and the needs of cancer survivors are occurring with increasing frequency (Ferral, Virani, Smith & Juarez, 2003; Curtiss & Haylock, 2006). Advances in the diagnosis and treatment of cancer have resulted in an ever-growing cadre of individuals who are survivors of the disease. In United States alone, there are more than 10 million cancer survivors (ACS, 2005). In Canada, there are almost 800,000-a comparable number given the country's population (NCIC, 2006). Approximately 60% of adults who are diagnosed with the disease and 78% of the children are alive at five years (ACS, 2005). Given the expectation that the number of people diagnosed with cancer will double in the next 40 years, we can expect the number of survivors will also continue to increase. Living after a diagnosis of cancer and its subsequent treatment is not without its challenges. We are only now beginning to recognize some of the concerns and issues survivors face and what a vulnerable population these individuals constitute. The growing number of individuals in our midst has allowed us to start learning about the challenges survivors can face on a daily basis. Their voices are being heard as advocacy group representatives speak out about their needs and the gaps in cancer service delivery. We are beginning to identify the spectrum of late complications survivors may experience with the potential to compromise quality of life. We are also beginning to recognize that the late and long-term effects are more prevalent, serious, and persistent than was originally expected.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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