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Enregistrement W3090064455 · doi:10.24095/hpcdp.29.2.06f

Thérapies complémentaires pour les patients cancéreux :évaluer les besoins d'information et l'utilisation de l'information

2009· article· fr· W3090064455 sur OpenAlexaffvenueabout
MJ Verhoef, Larissa Carvalho Trojan, Gail Armitage, Linda E. Carlson, Robert J. Hilsden

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques au Canada · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésMedicinePolitical scienceHumanitiesGynecologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nombreux cancéreux s'intéressent aux thérapies complémentaires (TC) pour gérer leur maladie. Cependant, on sait relativement peu de choses sur les comportements des malades dans leur recherche d'information sur les TC. En conséquence, nous avons évalué : 1) les types et les sources d'information sur les TC que les cancéreux utilisent, 2) les préférences en matière d'information, et 3) ce que l'expression « preuve scientifique de l'efficacité d'une thérapie » signifie pour eux. Nous avons recueilli des données auprès de 404 patients qui fréquentaient le Tom Baker Cancer Centre à Calgary et de 303 autres qui avaient appelé le Service d'information sur le cancer (Cancer Information Service). Dans la plupart des cas, les patients voulaient obtenir de l'information sur la sécurité des TC, leur fonctionnement et leurs effets secondaires possibles. Les médecins et les centres d'oncologie conventionnels représentaient les sources de renseignements les plus recherchées sur les TC, mais un nombre relativement peu élevé de patients avaient obtenu de l'information de ces sources. Même s'ils connaissaient la définition de la preuve scientifique, ils utilisaient souvent d'autres renseignements que les preuves scientifiques, comme des témoignages de patients. La création d'un milieu de soins de soutien dans les centres conventionnels de traitement du cancer où les patients obtiendraient de l'information sur les TC peut contribuer à atténuer les préoccupations des cancéreux et le stress que pourrait avoir causé le diagnostic de leur cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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