S’occuper des patients atteints de cancer : l’expérience d’infirmières et d’infirmiers d’Afrique du Sud travaillant en soins aigus
Notice bibliographique
Résumé
On sait peu de choses de l’expérience des infirmières et infirmiers d’Afrique du Sud qui soignent les patients atteints de cancer. La présente étude avait pour but de décrire en termes simples l’expérience du personnel infirmier travaillant dans les milieux de soins aigus. Par échantillonnage dirigé, on a sélectionné 20 infirmières et infirmiers qui ont ensuite passé des entrevues détaillées. Il s’agissait pour la plupart de femmes, infirmières autorisées en oncologie, ayant plus de 5 ans d’expérience. Trois thèmes sont ressortis des discussions : la définition de l’expérience des soins infirmiers oncologiques, les difficultés de la prestation de soins aux patients atteints de cancer, et les problèmes attribuables au système de santé. Pour la plupart, les personnes ayant participé à l’étude croyaient que Dieu les avait appelées à travailler auprès des patients atteints de cancer. Toutefois, à cause des difficultés vécues, elles se sentaient coupables et n’avaient pas l’impression de donner des soins adéquats. En outre, elles étaient victimes de violence dans leur milieu de travail, ne bénéficiaient pas du soutien des cadres de gestion des soins infirmiers, et montraient des signes d’épuisement professionnel. Pour réduire la détresse émotionnelle et prévenir l’épuisement, il faudra trouver une solution à ces problèmes.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».