Livre blanc : Faire progresser la science des symptômes du cancer à l’échelle mondiale : perspectives et stratégies ressorties de la première réunion d’infirmières expertes en science des symptômes du cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objet : La première réunion d’infirmières expertes en science des symptômes du cancer s’est tenue les 11 et 12 octobre 2023, à Lausanne, en Suisse. Quarante infirmières chercheuses représentant sept pays ont assisté à cette réunion qui visait à renforcer la collaboration au sein de la communauté internationale des chercheurs en science des symptômes, préciser les domaines d’intérêt commun, faire ressortir les lacunes dans les connaissances et les possibilités de recherche, et élaborer des stratégies pour surmonter les difficultés et accélérer la recherche en science des symptômes à l’échelle internationale. Le présent livre blanc sert à résumer les discussions et les recommandations formulées lors de cette réunion et à présenter la Global Research Alliance in Symptom Science (alliance GRASS). Déroulement : Au cours de la réunion de deux jours, on a présenté des exposés sur des problèmes cruciaux et des questions qui restent sans réponses en science des symptômes du cancer et d’autres maladies chroniques. Quatre groupes de travail ont repéré des lacunes dans les connaissances et des occasions à saisir, et défini les orientations stratégiques et les mesures indispensables à prendre pour faire progresser la science des symptômes. Résultats :Voici les recommandations formulées par les groupes de travail : GT1) utiliser les meilleures méthodes possibles pour recueillir, analyser et utiliser des données sur les symptômes destinées à servir en clinique et en recherche; GT2) créer un ensemble minimum de données, ou un modèle de données commun, pour la recherche en science des symptômes; GT3) raffiner les pratiques exemplaires de mise en œuvre de stratégies scientifiques de manière à améliorer la gestion des symptômes fondée sur les données probantes dans les soins de routine; et GT4) renforcer les capacités et l’infrastructure pour créer une alliance internationale en science des symptômes du cancer (Alliance GRASS). Conclusions :La communauté internationale se mobilise pour faire progresser la science des symptômes. Le mini-symposium a permis de jeter les bases de la création de l’alliance GRASS, qui se consacre à la science des symptômes du cancer et d’autres maladies chroniques. Organiser des réunions scientifiques à intervalles réguliers, promouvoir la collaboration interdisciplinaire et mobiliser des chercheurs de la science des symptômes, voilà les orientations que l’alliance s’est choisies pour l’avenir. Mots-clés : cancer; maladie chronique; états comorbides; santé globale; science des symptômes
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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 | 0,075 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».