Combler les lacunes : Predicteurs sociodemographiques et medicaux des besoins en sante sexuelle et autres besoins en soins de soutien, et desir de recevoir de l’aide chez des survivantes d’un cancer gynecologique
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : Le but de cette étude était d’évaluer les prédicteurs des besoins en soins de soutien et la réceptivité de l’aide chez les patientes atteintes de cancer gynécologique. Méthode : Un échantillon de 113 survivantes d’un cancer gynéco- logique a rempli une évaluation sur les besoins et le désir de rece- voir de l’aide. On a ensuite eu recours à des analyses de régression pour établir les prédicteurs sociodémographiques et médicaux des patientes de même que leur désir de recevoir de l’aide. Résultats : Le jeune âge et le court laps de temps écoulé depuis les traitements ont constitué les plus solides prédicteurs de nombreux besoins non comblés. Le jeune âge et la chimiothérapie se sont révélés les plus grands prédicteurs de besoins en matière de santé sexuelle. Le court laps de temps écoulé depuis le traitement a été cerné comme prédicteur de la réceptivité à l’offre d’aide en présence de besoins de nature informationnelle. Conclusion : Les besoins post-traitement non comblés varient et peuvent être supérieurs chez les survivantes plus jeunes et traitées depuis peu. La chimiothérapie peut contribuer à de plus grands besoins en matière de santé sexuelle.
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».