La perception des infirmières quant à l’intégration d’une intervention novatrice inspirée de l’hypnose clinique aux traitements de chimiothérapie à la clinique externe d’oncologie
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : L’hypnose conversationnelle (HC) est connue pour optimiser la gestion des symptômes liés aux traitements antinéoplasiques. Toutefois, la perception des infirmières qui ont dû intégrer cette pratique dans leurs soins n’a encore jamais été documentée. But : Décrire la perception des infirmières quant à l’intégration de l’HC aux soins entourant la chimiothérapie. Méthodes : Des entrevues individuelles et une analyse itérative ont été réalisées auprès de 6 infirmières possédant une expérience préalable de l’HC à la clinique externe d’oncologie. Résultats : 6 thèmes ont émergé : 1) la clinique externe d’oncologie, un contexte de soins saturé; 2) les clés de voûte qui soutiennent l’intégration de l’HC dans les soins; 3) une valeur ajoutée pour les patients; 4) une expérience positive et valorisante pour les infirmières; 5) des bénéfices collatéraux; et 6) l’HC, une approche à considérer pendant la pandémie. Conclusions : Ces résultats révèlent le point de vue unique des infirmières sur les défis et avantages de l’intégration de l’HC aux soins en oncologie. Mots-clés : cancer, chimiothérapie ambulatoire, hypnose conversationnelle, pratique infirmière
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».