Les promesses de la navigation virtuelle dans les soins du cancer : perspectives des patients et des fournisseurs de soins de santé
Notice bibliographique
Résumé
La navigation virtuelle (NV) dans le domaine des soins de santé est un processus proactif par lequel les patients obtiennent de l’information et du soutien grâce à des ressources sur Internet afin de gérer les exigences découlant de leur maladie. L’objectif de la présente analyse était d’explorer les points de vue convergents et divergents des principaux intervenants, c’est-à-dire les patients atteints de cancer et les fournisseurs de soins de santé (FSS), au sujet de l’outil de NV Oncology Interactive Navigator (OIN MC ), conçu spécialement pour les patients atteints de cancer. Une analyse qualitative secondaire a été réalisée dans le but de combiner des ensembles de données recueillies dans le cadre de deux études précédentes qui exploraient les points de vue des patients sur la NV (étude 1, n = 20) et des FSS (étude 2, n = 13). Une approche inductive a été utilisée pour examiner les opinions convergentes et divergentes au sein des groupes. Les conclusions présentent les similarités et les différences entre les points de vue des patients et des FSS, ainsi que le processus à adopter pour utiliser de manière optimale les innovations de la navigation virtuelle dans les soins du 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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».