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Enregistrement W2796559864 · doi:10.5737/2368807628295101

Sens et motivation dans les soins infirmiers en oncologie auprès des personnes âgées : de la conférence au groupe d’intérêt

2018· article· fr· W2796559864 sur OpenAlexaffvenueabout
Fay J. Strohschein, Lorelei Newton

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCamosun CollegeMcGill UniversityCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada, 45 % des nouveaux cas de cancer et 63 % des décès dus au cancer se produisent chez les Canadiens de 70 ans et plus. Ces personnes âgées et leurs familles ont des préoccupations et des besoins particuliers, mais qui demeurent souvent mal reconnus et satisfaits. Or, le nombre de personnes âgées au Canada devrait plus que doubler au cours des 25 prochaines années. Nous devons donc intégrer à notre pratique en oncologie, de même qu’aux politiques, à la recherche et à la formation, une meilleure compréhension du vieillissement, et développer des modèles de soins optimisés et adéquats pour les personnes âgées. Le groupe d’intérêt sur l’oncologie et le vieillissement de l’Association canadienne des infirmières en oncologie (ACIO) est une initiative incitant les infirmières du domaine à se pencher sur ces questions. Nous résumons ici les faits saillants de l’atelier qui a donné le coup d’envoi à ce groupe lors de la conférence annuelle de l’ACIO en 2015 et rappelons les priorités et problèmes liés à la pratique qui ont été relevés pendant les échanges avec les participants. Nous relatons également la façon dont le groupe d’intérêt a évolué depuis sa création et listons les objectifs qui orienteront les prochaines étapes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,306 · 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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