Comprendre le cancer du sein: guide d’information SOR SAVOIR PATIENT à destination des patientes et de leurs proches
Bibliographic record
Abstract
Face à l’augmentation de la demande d’information des personnes malades et de leur rôle dans la prise de décision médicale, l’accès à une information validée, compréhensible et systématiquement actualisée, en correspondance avec leurs besoins, est un enjeu majeur de santé publique. Pour répondre à cette demande, la Fédération nationale des centres de lutte contre le cancer (FNCLCC) a mis en place depuis 1998 un programme d’information et d’éducation des patients atteints de cancer et de leurs proches, les SOR SAVOIR PATIENT (SSP). Ce programme repose sur une méthodologie respectant les critères de qualité en matière d’élaboration d’informations à destination des patients. II est réalisé en partenariat avec les 20 centres de lutte contre le cancer, la Ligue nationale contre le cancer, l’Institut national du cancer, la Fédé ration hospitaliè rede France, la Fédération nationale de cancérologie des centres hospitaliers régionaux et universitaires, la Fédération française de cancérologie des centres hospitaliers généraux, les sociétés savantes concernées ainsi qu’avec la participation active de patients, anciens patients et proches. Le guide d’information SOR SAVOIR PATIENT Comprendre le cancer du sein est une mise à jour du guide initialementélaboré en 2000, et mis à jour une première fois en 2002. La mise à jour de 2007 tient compte des dernières donné es scientifiques concernant en particulier la chimiothérapie, l’hormonothérapie et les anticorps monoclonaux. Ce guide a pour but d’aider les personnes atteintes d’un cancer du sein et de répondre à leurs questions sur les causes, le diagnostic, les traitements disponibles aujourd’hui et la surveillance du cancer du sein. II permet d’offrir aux professionnels de santé une base d’informations synthé-tique validée sur le cancer du sein afin de mieux communiquer avec la personne malade. Cet article est extrait du guide d’information SOR SAVOIR PATIENT Comprendre le cancerdu sein. II traite des dernières données scientifiques des traitements du cancer du sein non métastatique concernant en particulier la chimiothérapie, l’hormonothérapie et les anticorps monoclonaux.
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 | 0.013 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.011 |
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".