Brève communication : Dépister la détresse en milieu communautaire
Notice bibliographique
Résumé
But de l’étude : Le projet consistait à concevoir, perfectionner et tester une approche de dépistage de la détresse auprès des survivants du cancer qui fréquentent des organismes communautaires de soutien aux personnes atteintes du cancer. Méthodologie : Le projet s’est décliné en plusieurs phases; on a notamment effectué une revue de la littérature récente et formé des groupes de discussion avec les survivants du cancer et le personnel d’organismes communautaires. Les données ont été collectées pour servir d’assise à la conception et à la mise en œuvre d’une nouvelle approche de dépistage adaptée aux organismes communautaires de soutien du cancer qui souhaitent identifier la détresse psychosociale de leurs membres. Résultats : Les questionnaires normalisés utilisés dans les approches de dépistage de la détresse en contexte clinique n’étaient pas considérés comme appropriés par les survivants du cancer qui cherchaient du soutien en milieu communautaire. Une nouvelle approche de dépistage a été conçue et mise en œuvre en tenant compte des commentaires des survivants du cancer et du personnel des organismes communautaires. L’outil utilisé dans l’approche de dépistage était axé autour des problèmes pertinents des personnes en milieu communautaire. Si des problèmes étaient identifiés, le personnel suivait une trajectoire de soins personnalisée pour les résoudre. Les patients comme les employés ont trouvé l’approche de dépistage utile pour repérer les problèmes et les solutions afférentes. Conclusions : Les approches de dépistage de la détresse peuvent être utiles dans un contexte de soutien communautaire aux survivants du cancer pour identifier les personnes très à risque de vivre des difficultés. Les données du dépistage peuvent servir aux organismes qui souhaitent faire état de l’efficacité de leurs services.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».