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Enregistrement W2811125053 · doi:10.71781/6940

Comprendre l'expérience vécue par les patients en oncologie active et leur famille en milieu rural

2017· dissertation· fr· W2811125053 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-Pierre Morin

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer est la principale cause de décès au Canada (SCC, 2017a). On prévoit qu’il y aura en moyenne 206 200 personnes qui seront diagnostiquées en 2017 et qu’il y aura 80 800 décès causés par le cancer (SCC, 2017a). Lors de l’annonce du diagnostic, la vie de la personne et de sa famille est totalement bousculée, car bien souvent, les gens continuent d’associer le cancer avec la mort (Bernard, Stiefel, De Roten, et Despland, 2010). La période de traitement est particulièrement difficile puisqu’elle s’accompagne d’une lutte pour préserver au mieux l’intégrité physique et psychologique de la personne atteinte. Même si on connaît l’expérience des patients atteints de cancer de façon générale, les études sont encore insuffisantes pour bien comprendre l’expérience vécue par les patients en oncologie active et leur famille spécifiquement en milieu rural. Cela est d’autant plus important puisque les régions rurales présentent certaines différences comme les médecins qui y sont moins disponibles, il y a des lacunes sur le plan des transports, peu de ressources formelles, des statuts socioéconomiques plus bas (revenus inférieurs), des services existants en cancérologie qui sont inadéquats puisqu’ils ne répondent pas bien aux besoins de la population, etc. Inspirée du modèle humaniste de l’Université de Montréal, cette étude qualitative de type phénoménologique consiste à mieux comprendre l’expérience vécue par les patients, de plus de 50 ans, en oncologie active et leur famille en milieu rural. Pour atteindre notre but, des entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de huit familles. Un journal de bord, des questionnaires sociodémographiques, un génogramme, ainsi qu’une écocarte sont les outils de collecte de données. Les principaux résultats indiquent que l'expérience vécue par les familles participantes est teintée par un effet de balancier entre les désavantages et les avantages de vivre en milieu rural. Les désavantages de vivre en milieu rural avec un cancer documentés dans la présente étude sont les suivants : un accès limité aux spécialistes et aux traitements, un manque de confidentialité et de vie privée, peu de ressources formelles et un manque de coordination dans les services. D’un autre côté, les avantages exprimés par les familles sont qu’elles ont un vaste réseau de soutien, leur entourage pose des actes de bienfaisance et aide les familles, les soins sont moins impersonnels et les milieux ruraux sont plus paisibles.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2017
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