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Enregistrement W6926044971 · doi:10.20381/ruor-28307

Les maladies cardiovasculaires chez les femmes : une étude qualitative sur les rapports du coroner du Québec de 2002 à 2017

2022· other· fr· W6926044971 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101DiafiltrationFusible alloyArticular cartilage damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude vise à examiner les facteurs de risque et les circonstances menant aux décès prématurés de femmes québécoises suivant une maladie cardiovasculaire (MCV), à différents stades reproductifs. Quarante-sept rapports provenant du Bureau du Coroner du Québec ont servi de source empirique. Le processus d’analyse de données est inspiré du modèle conceptuel de Fawcett et Ellenbecker. La manière dont les femmes perçoivent leurs risques de MCV et comment les soignant(e)s les ont pris en charge, lors de leur visite à l’urgence, sont également examinés. Les résultats démontrent la présence de biais implicites et de préjugés chez le personnel médical ainsi qu’une forte tendance à la consommation de médicaments psychotropes chez les femmes décédées. Des recommandations sont émises et une grille est proposée comme outil supplémentaire de dépistage des facteurs de risque de MCV chez les femmes. Leur mise en pratique clinique cible autant les étudiant(e)s infirmier(ère)s que les infirmier(ère)s.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2270,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,187 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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