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Enregistrement W2122242131 · doi:10.1136/ebn.12.3.93

Patients with cancer believed that chemotherapy had to “hurt” or “cause side effects” to be effectiveCommentary

2009· letter· en· W2122242131 sur OpenAlexaffabout
C. Emery

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2009
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemotherapyMedicineCancerCancer chemotherapyOncologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What are cancer patients’ perceptions of adjuvant chemotherapy? Ethnography. Cancer treatment centre in western Canada. 30 patients with colon or rectal cancer who were regular, irregular, or 1-time participants in a support group. Field notes were recorded after participant observation at monthly support group meetings lasting 1.5 hours and events, including a full-day retreat and a colorectal cancer forum. The support group was open to patients, caregivers, supporters, and occasional observers. In-depth semistructured interviews were also conducted with 8 participants, with questions probing topics related to cancer diagnosis, treatments, and the support group. Interviews were recorded and transcribed verbatim; both data sets were analysed for themes. Side effects of chemotherapy . Many patients had ongoing side effects after active chemotherapy, including chemotherapy-induced peripheral neuropathy, whereas some patients had only a few side effects. A dominant idea expressed in the support groups was the belief that for chemotherapy to be effective, it had to “hurt” or “cause side effects.” When …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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