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Enregistrement W2072545628 · doi:10.1684/sss.2014.0302

Régimes thérapeutiques et dispositifs de preuve en oncologie : l’organisation des essais cliniques, des groupes coopérateurs aux consortiums de recherche

2014· article· fr· W2072545628 sur OpenAlexafffund
Alberto Cambrosio, Peter Keating, Nicole Nelson

Notice bibliographique

RevueSciences sociales et santé · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir d'une analyse empirique du développement de l'oncologie médicale, et en particulier des essais cliniques, au cœur de ces pratiques, cet article examine la question du lien entre innovation organisationnelle et innovation épistémique.Il explore comment les régimes thérapeutiques déployés par les cancérologues comptent parmi les actants principaux du style de pratique centré sur la performance d'essais cliniques, sans que l'on puisse dire si ces régimes relèvent du domaine de la connaissance ou de celui de l'organisation.L'article introduit la notion de regimen pour dépasser la distinction organisation-cognition.À près de 50 ans de distance, des solutions différentes, bien que reliées par une dépendance du sentier, on été mise en place en réponse à un même problème -l'accélération des échanges entre clinique et laboratoire.Nous sommes confrontés dans les deux cas à des réseaux sociotechniques très différents dont il faut prendre en compte la composition, ce que permet la notion de regimen.Notre étude est centrée sur l'oncologie, mais la notion de regimen pourrait offrir dans d'autres domaines une alternative à des notions comme celle de communautés épistémiques, et contribuer ainsi au dépassement de la distinction entre objets et pratiques.À partir d'une analyse empirique du développement de l'oncologie médicale, et en particulier des essais cliniques qui sont au cœur d'une telle pratique, cet article examine la question du lien entre innovation organisationnelle et innovation épistémique. 1 Plus précisément, nous nous intéressons à l'organisation en tant que composante des pratiques scientifiques : il s'agit, en d'autres termes, d'explorer le caractère mutuellement constitutif des modalités d'organisation et des pratiques scientifiques, en reprenant le postulat exprimé domaine statique !Après avoir exploré la configuration simultanément épistémique et organisationnelle des premières décennies de la recherche clinique sur le cancer, nous rendrons compte de ses transformations récentes.Plutôt que d'opposer la modélisation statique d'une configuration sociotechnique à l'analyse de la dynamique du domaine, nous considérons que ces deux éléments participent d'un même cadre analytique lorsqu'on prend en considération l'alternance entre le cadrage fourni par les régimes et les débordements qui résultent de leur déploiement (Callon, 1998 ;2002).Avant de mieux expliciter cet argument, il nous faut apporter quelques premières précisions empiriques. Les groupes coopérateurs comme organisations épistémiquesAlors que les noms des centres de traitement du cancer, du moins des plus prestigieux d'entre eux (comme par exemple l'Institut Gustave-Roussy en France, ou le Memorial Sloan-Kettering aux Etats-Unis) sont bien connus du grand public, peu de lecteurs sont familiers avec des acronymes tels que ECOG, CALGB, SWOG, ou EORTC 2 .Et pourtant, ces sigles un peu barbares renvoient à des institutions connues sous le nom générique de « groupes coopérateurs » (dans ce qui suit : les Groupes) qui, en parallèle avec les centres hospitaliers, ont contribué de façon décisive au cours des dernières décennies à 2 Ces acronymes correspondent aux noms suivants : Eastern Cooperative Oncology Group, Cancer and Leukemia Group B, Southwest Oncology Group, et European Organisation for Research and Treatment of Cancer.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,782
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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