Perspectives des conjoints de femmes atteintes d’un cancer du sein : besoins d’information
Bibliographic record
Abstract
La majorité des femmes diagnostiquées d’un cancer du sein se tournent vers leur conjoint à des fins de soutien. Cependant, le diagnostic et le traitement de cette maladie ont également un impact sur le conjoint et peuvent influencer sa capacité d’offrir du soutien. Cette étude a été menée dans le but d’explorer les besoins d’information perçus des conjoints de femmes diagnostiquées d’un cancer du sein. Les entrevues en profondeur fournissent une riche description de la nature des besoins d’information de ces hommes dans le contexte d’un grand bouleversement et d’évènements imprévus. Les 15 conjoints de cette étude ont décrit le rôle important que joue l’information dans leur capacité à gérer la situation. Trois thèmes globaux ont été dégagés : les hommes avaient des questions et des inquiétudes tout au long de la période qui a suivi le diagnostic; le manque d’information leur a rendu la vie difficile; et enfin, les professionnels de la santé pourrait être utiles. Ces hommes ont eu du mal à trouver de l’information pertinente et à démêler ce qui s’appliquait à leur propre situation. Ils ont constaté que peu d’information s’adressait spécifiquement aux conjoints. L’évaluation réalisée par les infirmières en oncologie devrait inclure les besoins d’information des conjoints et leur capacité à traiter l’information d’un bout à l’autre de l’expérience du cancer.
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 | 0.012 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".