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Enregistrement W4406306016 · doi:10.60856/00rk-2n98

La disruption occupationnelle chez les personnes âgées atteintes de cancer : une étude pilote

2023· article· fr· W4406306016 sur OpenAlexaboutno aff
Anne-Myriam Atallah, Laureline Dufrier, Emmanuelle Magny, Florence Canouï‐Poitrine, A. Serrano, Cynthia Engels

Notice bibliographique

RevueErgOThérapies · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. L’incidence du cancer augmente, surtout chez les personnes âgées. Toutefois, peu de données concernant les conséquences du cancer et de ses traitements sur les occupations existent. Pour concevoir une étude de cohorte visant à évaluer les retombées de l’ergothérapie auprès de personnes âgées atteintes de cancer, nous voulions vérifier notre hypothèse selon laquelle le cancer peut affecter les trois domaines occupationnels et pas seulement les soins personnels. Objectifs. Identifier les problèmes occupationnels des personnes âgées atteintes de cancer dans une étude pilote ; évaluer l’importance accordée aux occupations affectées. Objectifs secondaires : évaluer la faisabilité de recruter des participants pour une étude de cohorte ; préciser les critères d’inclusion et de non inclusion. Méthode. Étude pilote rétrospective, en service de rééducation gériatrique. Nous avons étudié les résultats de la mesure canadienne du rendement occupationnel (MCRO) auprès de personnes âgées atteintes d’un cancer, et analysé les problèmes occupationnels, et la perception de l’importance, du rendement et de la satisfaction. Résultats. Parmi les 30 personnes reçues en ergothérapie, sept ont été incluses, répertoriant 21 problèmes occupationnels. L’âge médian était de 84 ans [71 ; 89]. Neuf des 21 problèmes occupationnels étaient des soins personnels, six des activités productives et six des loisirs. Tous les domaines occupationnels étaient considérés comme importants. Les principales limites étaient la taille de l’échantillon et le suivi uniquement de personnes hospitalisées. Conclusion. Les trois domaines occupationnels peuvent être affectés. Il s’agit désormais d’étudier les déterminants de ces problèmes occupationnels afin de mieux comprendre qui sont les personnes concernées et proposer l’accompagnement ergothérapique le plus probant possible.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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