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Enregistrement W4224269676 · doi:10.5737/23688076322272285

Issues associated with a hereditary risk of cancer: Knowledge, attitudes and practices of nurses in oncology settings

2022· article· en· W4224269676 sur OpenAlexaffvenue
Johanne Hébert, Anne-Sophie Bergeron, Anne-Marie Veillette, Karine Bouchard, Hermann Nabi, Michel Dorval

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Continuing educationHereditary CancerMedicineCancerFamily historyFamily medicineMedical educationNursingPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Documenting a patient's family history of cancer is useful in assessing their predisposition to some types of hereditary cancers. A group of nurses working with cancer patients were surveyed, by way of a questionnaire, to determine their level of knowledge about oncogenetics, describe various issues related to their capacity to identify, refer and support individuals with a hereditary risk of cancer, and explore their interest in continuing education on this topic. The findings show limited knowledge and a low sense of competence among the participating nurses, as well as a lack of access to university and continuing education programs in this field. Training focused on competency development would enhance their capacity to carry out an initial assessment of individuals who are potentially at risk for cancer and refer them to specialized resources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,354 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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