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Enregistrement W1969902245 · doi:10.5737/1181912x124208217

Autoprotection et protection émotionnelles: perspectives des enfants sur leur adaptation face au cancer et à la chimiothérapie de leur mère

2002· article· fr· W1969902245 sur OpenAlexaffvenue
Boyd Hilton, Kris Gustavson

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peu de recherches ont examiné les perceptions des enfants sur leur vécu lorsque leur mère était diagnostiquée d’un cancer du sein et suivait un traitement de chimiothérapie. Ce projet de recherche avait pour but de décrire les perspectives des enfants et de suggérer des interventions qui aideraient ces derniers à gérer l’expérience d’une manière moins stressante. On a fait appel à des méthodes d’enquête naturalistes qualitatives. On a utilisé un échantillonnage raisonné pour recruter des enfants dont la mère avait subi une chimiothérapie pour un cancer du sein au cours des deux années précédentes. On a ainsi interviewé onze enfants soit individuellement soit avec leurs frères et/ou soeurs. Les enfants avaient entre sept et 21 ans. Le principal thème qui est ressorti de l’étude est l’ autoprotection et la protection émotionnelles . Par “autoprotection émotionnelle”, on entend la manière dont les enfants se protégeaient de leurs pensées et sentiments et dont ils se protégeaient vis-à-vis d’autrui. Le terme “protection émotionnelle”, lui, se rapporte à ce que les autres faisaient pour protéger émotivement les enfants. L’autoprotection et la protection émotionnelles renfermaient toutes deux des éléments concernant les domaines Conscience/Compréhension, Reconnaissance/Sentiments, Partage, et enfin, Changement/Aide. On propose des recommandations visant à aider les enfants, les parents, les infirmières et d’autres professionnels de la santé.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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