Dépistage systématique de la détresse : portraits et regards croisés sur les perceptions des différents acteurs, perspectives cliniques et de recherche Partie 2
Notice bibliographique
Résumé
Dans la première phase de notre étude portant sur le dépistage de la détresse auprès de personnes atteintes de cancers du sein et hématologiques, phase qui constitue le sujet de la partie 1 de cet article (Tremblay et al., 2017, nous avons brossé les portraits de la détresse de ces deux groupes de participants atteints de cancer. Nous avons ainsi mis en évidence que bien que près de 34 % (33,9 %) de notre échantillon (N=532 participants) atteignent le score clinique de 5 et plus sur le thermomètre de la détresse (TD), un faible pourcentage d’entre eux (22,7 %) indique qu’ils souhaitent recevoir de l’aide pour les problèmes relevés lors du dépistage. Et ce pourcentage plutôt faible baisse encore plus au temps 2 (14,7 %). Or, un tel score au TD justifie une évaluation plus ciblée de cette détresse. Il en est de même des résultats suivants : un peu plus d’un patient sur 4 (26,6 %) présente à l’échelle d’évaluation des symptômes d’Edmonton (ESAS) un score supérieur ou égal à 5 pour l’anxiété au temps 1 et 18,4 % au temps 2. Enfin, concernant la dépression, on constate que 9,4 % des patients ont un score supérieur ou égal à 5 au temps 1 et 9,5 % au temps 2. Ces situations appellent donc à une évaluation plus poussée, généralement réalisée par un oncopsychologue.
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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».