Notice bibliographique
Résumé
<p class="p1">Dans la documentation sur les soins infirmiers en oncologie, les besoins d’apprentissage des patients atteints de cancer sont largement étudiés et les publications abondent; toutefois, on tient rarement compte de la nécessité d’y inclure la thrombose associée au cancer (Cancer-Associated Thrombosis, ou CAT en anglais). <p class="p1">Les patients cancéreux ont peu d’information sur la thromboembolie veineuse (TEV) et son lien avec le cancer (Aggarwal et al., 2015). En 2015, une étude qualitative menée par le D<sup>r</sup> Simon Noble a révélé que les patients cancéreux sous chimiothérapie à risque élevé en savaient davantage sur la neutropénie fébrile que sur les signes et symptômes de la thromboembolie veineuse, malgré le risque plus élevé de la seconde dans l’absolu. Chose préoccupante puisque la thrombose associée au cancer est la première cause de décès des patients sous chimiothérapie. En général, les patients et leur famille, mais aussi les fournisseurs de soins de santé, sont peu informés sur la thrombose associée au cancer. La recherche indique que beaucoup de patients en ayant reçu un diagnostic ont eu l’impression que leur médecin traitant manquait de connaissances sur le sujet puisqu’il avait considéré d’autres diagnostics avant de poser celui de la thrombose, et ce, malgré l’apparition de signes et la présence des symptômes classiques de la maladie thromboembolique veineuse (Noble et al., 2015). <p class="p2">Survenant fréquemment, la thromboembolie veineuse est une complication grave chez les patients cancéreux : c’est en fait la première cause de morbidité et la deuxième cause de mortalité pour eux (Noble et al., 2015). Malgré son importance, les patients, les proches aidants et les fournisseurs de soins de santé en savent peu sur la thrombose associée au cancer. Le présent article est le premier d’une série intitulée « Prévenir la thrombose » qui vise à sensibiliser les infirmières en oncologie afin d’améliorer l’enseignement aux patients sur cet important sujet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».