MARVINA : un assistant conversationnel (Chatbot) en soutien à l’autogestion pour les personnes atteintes d’un cancer du sein
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Le cancer du sein est le cancer le plus répandu chez les femmes au Canada, avec environ 7 000 nouveaux cas annuels au Québec. Les patientes font face à des défis d’autogestion, d’accès à des informations fiables et de soutien émotionnel tout au long de leur parcours de soins. Objectifs : Cette étude vise à évaluer les besoins des patientes atteintes de cancer du sein afin de coconstruire l’assistant conversationnel MARVINA, en vue d’améliorer l’autogestion de la maladie, la gestion des effets secondaires et l’accès à des informations personnalisées. Méthodologie : L’étude qualitative a été menée avec 12 patientes du CHUM, via des groupes de discussion et la collecte d’informations sociodémographiques. Les patientes ont partagé leurs attentes concernant les traitements, les effets secondaires et le soutien émotionnel. L’analyse repose sur le Technology Acceptance Model (TAM) et le cadre NASSS pour comprendre l'adoption et l'usage de MARVINA. Résultats : Les patientes ont exprimé le besoin d'un accès personnalisé à des informations fiables, d’un soutien continu, et d'une meilleure gestion des effets secondaires. Elles ont également souligné l'importance de la confidentialité des données. MARVINA pourrait répondre à ces besoins en offrant des réponses adaptées à chaque patiente, tout en renforçant l'observance thérapeutique. Discussion : L'implication des patientes dans la coconstruction de MARVINA a amélioré la pertinence de l'outil. Toutefois, des défis techniques et éthiques, notamment en matière de protection des données et de confidentialité, ont été identifiés. Des mesures ont été prises pour garantir la qualité des données malgré ces contraintes. Conclusion : MARVINA a le potentiel d’améliorer l’autogestion et la qualité de vie des patientes atteintes de cancer du sein, tout en posant les bases pour une meilleure intégration des technologies numériques en santé.
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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».