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Enregistrement W2472031728 · doi:10.3917/rsi.125.0098

Les stratégies d’adaptation des patients porteurs d’une plaie cancéreuse : une étude analytique

2016· article· fr· W2472031728 sur OpenAlexaff
Nelly Espanet, Sébastien Colson, Karine Baumstarck, Francette Futo, Julien Mancini, Sébastien Salas

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction/Contexte : l’évolution de la maladie cancéreuse aboutit parfois à l’extériorisation de la tumeur à la peau, créant une plaie cancéreuse. Peu de données décrivent les stratégies d’adaptation que vont utiliser les individus pour faire face à cette situation. Objectif : l’objectif principal est de déterminer les différentes stratégies d’adaptation employées par les patients porteurs de plaies cancéreuses, et les liens avec leurs caractéristiques cliniques et sociodémographiques. L’objectif secondaire est de documenter l’image corporelle de ces individus. Matériel/méthode : une étude analytique a été proposée à 21 patients présentant une plaie cancéreuse, hospitalisés en oncologie médicale. Les versions françaises de l’échelle de stratégies d’ajustement de Vitaliano et de l’échelle de l’image corporelle ( Body Image Scale ) ont été utilisées. Résultats : les patients porteurs de plaie cancéreuse font appel aux trois stratégies de coping : problème, émotionnel et recherche de soutien social. La douleur au niveau de la plaie est associée positivement à un coping émotionnel, et l’ancienneté du diagnostic de cancer à une recherche de soutien social. L’image corporelle semble altérée. Discussion/Conclusion : l’ajustement à la plaie cancéreuse semble possible avec l’apport de soins de support tels que le soulagement de la douleur et/ou la relation d’aide. Une étude nationale tente actuellement de généraliser ces résultats.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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