Les besoins en soins de soutien des personnes vivant avec le cancer dans des régions rurales : une recension de la documentation scientifique
Bibliographic record
Abstract
Quel que soit le lieu géographique, l’expérience du cancer est extrêmement difficile tant pour les patients que pour leur famille. L’objectif de cette recension de la documentation scientifique est d’explorer l’incidence du caractère rural ou éloigné du lieu de résidence de personnes atteintes de cancer sur leurs besoins en soins de soutien. La recension a examiné dix études qualitatives, sept études quantitatives et six études à approche méthodologique mixte. Nous avons mené la collecte, l’analyse et l’évaluation des données au moyen d’un cadre de soins de soutien comprenant sept domaines : physique, émotionnel, informationnel, psychologique, spirituel, social et pratique (Fitch, 2009). D’après notre recension, plusieurs expériences présentent à la fois des défis et des avantages pour les personnes qui vivent avec le cancer dans des régions rurales. Nos résultats s’accompagnent de recommandations, et nous suggérons des pistes pour la recherche future. Mots clés : cancer, supportive care, rural, qualitative, quantitative, research, adult, travel (cancer, soins de soutien, rural, qualitatif, quantitatif, recherche, adulte, déplacements)
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 | 0.022 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".