MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2025635422 · doi:10.1007/s10269-007-0720-3

Comprendre le cancer du sein: guide d’information SOR SAVOIR PATIENT à destination des patientes et de leurs proches

2007· article· fr· W2025635422 on OpenAlexaff
É. Luporsi, Line Leichtnam‐Dugarin

Bibliographic record

VenueONCOLOGIE · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicMultiple and Secondary Primary Cancers
Canadian institutionsCentre d'expertise et de recherche en infrastructures urbaines
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesGynecologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.870
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.079
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueONCOLOGIESame topicMultiple and Secondary Primary CancersFrench-language works237,207