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Enregistrement W7005421524

Recommandation par les infirmières en oncologie concernant la prise de cannabis au Canada pour soulager les nausées et les vomissements induits par la chimiothérapie : étude des facteurs d’influence

2023· article· fr· W7005421524 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant chemical constituents analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisContext (archaeology)Christian ministryIllicit drug
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une étude transversale descriptive a été réalisée pour déterminer les facteurs qui incitent les infirmières canadiennes en oncologie à suggérer la prise de cannabis à leurs patients pour soulager les nausées et vomissements induits par chimiothérapie (NVIC). Au total, 678 membres de l’Association canadienne des infirmières en oncologie (ACIO/CANO) ont reçu, entre le 8 février et le 10 avril 2022, une invitation à répondre au sondage, suivie de trois rappels. Une infirmière enseignante a aussi envoyé l’invitation à 131 autres infirmières en oncologie de l’est de l’Ontario. Le sondage s’appuyait sur le modèle d’utilisation de la recherche d’Ottawa. En tout, 27 personnes ont ouvert le lien du sondage et 25 l’ont rempli. Onze (47,8 %) d’entre elles ont répondu à la question sur l’efficacité du cannabis pour soulager les NVIC. Les trois principaux obstacles à recommander la prise de cannabis étaient la stigmatisation sociale, le manque de connaissances des infirmières et le manque de directives au sein du milieu de travail. Tous les participants ont relevé l’importance de la formation continue et de directives écrites sur le recours au cannabis pour soulager les NVIC. Le sondage a reçu peu de réponses, mais dans l’ensemble, les répondants se disaient mal préparés pour proposer la prise de cannabis en traitement des NVIC.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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