Information needs across the colorectal cancer care continuum: scoping the literature
Notice bibliographique
Résumé
VAN MOSSEL C., LEITZ L., SCOTT S., DAUDT H., DENNIS D., WATSON H., ALFORD M., MITCHELL A., PAYEUR N., COSBY C., LEVI-MILNE R. & PURKIS M.E. (2012) European Journal of Cancer Care21, 296–320 Information needs across the colorectal cancer care continuum: scoping the literature Because cancer care requires a multifaceted approach, providing useful and timely information to people with colorectal cancer may be fragmented and inconsistent. Our interest was in examining what has and has not captured the attention of researchers speaking to the information needs of people with colorectal cancer. We followed Arksey and O'Malley's framework for the methodology of scoping review. Focusing solely on colorectal cancer, we analysed 239 articles to get a picture of which information needs and sources of information, as well as the timing of providing information, were attended to. Treatment-related information received the most mentions (26%). Healthcare professionals (49%) were mentioned as the most likely source of information. Among articles focused on one stage of the care continuum, post-treatment (survivorship) received the most attention (16%). Only 27% of the articles consulted people with colorectal cancer and few attended to diet/nutrition and bowel management. This study examined the numerical representation of issues to which researchers attend, not the quality of the mentions. We ponder, however, on the relationship between the in/frequency of mentions and the actual information needs of people with colorectal cancer as well as the availability, sources and timing of information.
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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 | 0,114 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».