Une approche holiste et une typologie de la protection féminine pour promouvoir la santé des femmes atteintes d'un cancer du sein
Notice bibliographique
Résumé
Le but de cette recherche est de comprendre comment les femmes atteintes d’un cancer du sein se protègent contre la maladie, non pas seulement de manière biologique, mais en adoptant une approche holiste tenant compte des aspects cognitifs, subjectifs, biologiques et sociaux. Cette approche permet de développer une typologie de la protection féminine, typologie aujourd’hui absente du système de santé français. Théorie : le concept de protection se réfère au cadre théorique plus général de la salutogenèse pour expliciter la façon de penser des femmes et le maintien de la santé en contexte extrême. Méthodologie : la recherche est basée sur une méthode mixte de recherche et sur une analyse par cluster analysis pour distinguer des types de femmes qui se protègent de façon similaire. Cet article présente les résultats du volet quantitatif agrémentés d’éclairages qualitatifs. Résultats : la typologie comprend trois types de protection : (1) une protection inopérante caractérisée par un sens de la cohérence (SOC) faible/stress faible, une attribution causale interne, une auto-efficacité moyenne et le recours à l’instinct de protection ; (2) une protection mixte marquée par un SOC faible/stress fort, une attribution causale interne, une faible auto-efficacité et une impressionnabilité face aux figures d’autorité ; et (3) une protection opérante exprimée par un SOC fort/stress faible, un contrôle sur l’évolution de la maladie, une auto-efficacité élevée et le recours à l’action face aux dangers. En somme, dans l’échantillon à l’étude, une femme sur deux atteintes d’un cancer du sein rencontre des difficultés pour s’en protéger et une femme sur quatre n’y parvient pas. Conclusion : la typologie offre un cadre clinique pour aider les femmes à se maintenir en santé face au cancer en permettant aux professionnels de santé de repérer celles qui présentent des difficultés à se protéger de manière opérante.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».