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Enregistrement W3131827510 · doi:10.7202/1075111ar

L’ARRIMAGE ENTRE LES BESOINS D’INTERVENTION PSYCHOSOCIALE DES COUPLES CONFRONTÉS À L’EXPÉRIENCE DU CANCER ET L’OFFRE DE SERVICE

2021· article· fr· W3131827510 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Louise Picard, Marie‐Claude Blais

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est de plus en plus établi qu’un diagnostic de cancer affecte profondément, non seulement la personne atteinte, mais également son conjoint ainsi que la dyade que forme le couple. La qualité du soutien au sein du couple joue également un rôle déterminant dans l’adaptation au cancer. La connaissance des besoins de soutien des couples en contexte de cancer demeure cependant limitée. Par ailleurs, il existe peu de données qui permettent d’établir dans quelle mesure ces couples perçoivent obtenir ou non une réponse à leurs besoins dans le système québécois de santé et de services sociaux. L’amélioration du soutien à leur endroit requiert de mieux cerner leurs besoins et la réponse à ceux-ci dans l’offre de service en oncologie. Cet article présente les résultats d’une étude descriptive mixte réalisée auprès de couples, de professionnels et de gestionnaires dans deux régions administratives du Québec. Cette étude vise à dresser un portrait des besoins prioritaires des couples touchés par l’expérience du cancer et de l’offre de service qui leur est destinée. Les résultats indiquent que les couples éprouvent une diversité de besoins de nature psychosociale, mais il est perçu que le système de santé et de services sociaux répond moins bien à ceux-ci qu’à ceux de nature médicale. Les résultats révèlent l’importance de parvenir à une meilleure intégration des services psychosociaux propres aux couples dans l’offre de service. Enfin, les connaissances issues de cette étude donnent des indications pour la mise en place d’une offre de service mieux arrimée à leurs besoins.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,292 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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