Bibliographic record
Abstract
La revue de la litterature faite par les deux canadiens sur Pubmed montre que le medecin de famille peut jouer un role de premier plan. La strategie therapeutique optimale du cancer de la prostate localise n’a pas encore ete etablie, entre surveillance active, prostatectomie radicale, radiotherapie et cryoablation. La chirurgie est habituellement percue comme le « meilleur traitement », la surveillance active comme une option peu serieuse, comprise comme « ne rien faire ». Une proportion considerable des patients prend sa decision selon les recommandations du specialiste, sans demander un second avis dans plus de la moitie des cas, position passive accompagnee des plus hauts niveaux de regret 1 an apres (4 a 19 % des cas selon les etudes). Connaissant mieux que le specialiste les facteurs psychosociaux qui influencent la decision du patient, le medecin de famille peut l’aider a faire un choix mieux eclaire, en l’encourageant a tenir compte de ses valeurs personnelles, en verifiant la pertinence des informations dont il dispose, notamment a propos des effets secondaires du traitement, et en informant mieux, le cas echeant, les personnes proches de son entourage qui interviennent plus ou moins directement dans sa decision. 1. Bernie K, Robinson J. Helping patients with localized prostate cancer reach treatment decisions. Can Fam Physician. 2010; 56:137-41. 2. Ladouceur R. Ah ! Si nous pouvions predire l’avenir. Can Fam Physician. 2010; 56:118. Les questions que se pose la redaction • Que le medecin de famille apparaisse dans ces etudes de niveau II et III comme un conseiller relativement « neutre » est peut-etre un peu excessif… On le voit mal s’opposer a la recommandation expresse d’intervention du specialiste consulte a sa demande… • L’editorial de R. Ladouceur rappelle justement que « meme si ces conseils sont fort judicieux, ils mettent aussi en lumiere la position delicate du medecin de famille qui se trouve ainsi a gerer l’incertitude et a soutenir la prise de decision ». Decider de ce qu’il faut faire en pareil cas reste un dilemme insoluble que notre confrere canadien propose de contourner en discutant ouvertement des pires scenarios hypothetiques possibles avec le patient. Mots cles : cancer de la prostate, decision, information
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".