NECOM Skincare Algorithm for Patients With Cancer and Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer treatment-related cutaneous adverse events (cAEs) frequently occur, which can interfere with anticancer treatment outcomes and can severely impact quality of life for patients. Methods: The Nordic European Cutaneous Oncodermatology Management (NECOM) project aims to improve cancer patient outcomes by offering tools for preventing and managing cAEs. The first NECOM paper explored clinical insights in cAEs and focused on skincare regimens involving hygiene, moisturization, sun protection, and camouflage products. A skincare algorithm for patients with cancer and survivors follows this article to promote healthy skin and reduce cancer treatmentrelated cAEs. Results: The NECOM panel discussed and reached a consensus on an evidence- and opinion-based practical algorithm for oncology skin care to support all stakeholders in the Nordic European health care setting. The oncology nurse is central in coordinating individual patient’s cancer care and performing triage for cAEs, seeking urgent care via an oncologist and/or the emergency department if needed. The care organization of the presented cAEs depends on the patient’s general health and skin condition and the health care system. Conclusion: Communication on state-of-the-art treatment in the fast-evolving area of oncology is necessary to provide tailored general measures and skin care for cAEs supported by evidence and practice-based expert recommendations
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».