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Enregistrement W2785997288 · doi:10.5737/23688076281812

Autonomiser les patients et les soignants grâce au savoir : Élaboration d’une formation sur la chimiothérapie en gynécologie oncologique dirigée par le personnel infirmier

2018· article· fr· W2785997288 sur OpenAlexaffvenueabout
Nazlin Jivraj, Lisa Ould Gallagher, Janet Papadakos, Nazek Abdelmutti, Aileen Trang, Sarah E. Ferguson

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOccupational Cancer Research CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’augmentation du nombre de patients vus en clinique dans un centre de cancérologie du Canada est venue nuire à l’offre d’un enseignement de qualité sur la chimiothérapie pour les patients et leur famille. Le département de gynéco-oncologie a cerné plusieurs obstacles à la transmission d’un enseignement complet et opportun. Une fois le diagnostic de cancer tombé, l’accès à l’enseignement, l’efficacité de l’information transmise par écrit, les contraintes de temps des infirmières et l’absence d’uniformité dans la prise en charge des effets secondaires figurent parmi les obstacles relevés. Une équipe interdisciplinaire s’est donc rassemblée pour revoir les pratiques d’enseignement actuelles et se pencher sur le programme d’enseignement aux patients afin de développer, conjointement, des stratégies pour régler ces problèmes. Cet article décrit les étapes ayant mené à l’élaboration, par le personnel infirmier, d’une formation sur la chimiothérapie (protocoles courants) destinée aux patients atteints de cancers gynécologiques et visant à aider les patients et les soignants à mieux se préparer aux séances de chimiothérapie, à calmer l’anxiété et à savoir comment gérer les effets secondaires liés au traitement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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