Prix de conférence à la mémoire de Helene Hudson 2004 : L’histoire du SRAS : des soins en oncologie empreints de compassion face à une crise futuriste de la santé
Bibliographic record
Abstract
Au nom de mes collègues, Janice Stewart, Colleen Johnson et Carolyn Saunders, et en mon nom personnel, je tiens à remercier l’ACIO pour cette occasion qui nous est donnée de partager notre expérience sur le rôle essentiel que les infirmières en oncologie peuvent jouer en temps de crise. Nous voudrions également exprimer nos remerciements à Amgen, pour son parrainage du prix de conférence Helene Hudson. L’hôpital Princess Margaret (HPM) est situé dans le centre-ville de Toronto, Ontario. Avec l’Institut du cancer de l’Ontario, le HPM fait partie du Réseau universitaire de santé, qui réunit également l’Hôpital général de Toronto et le Toronto Western Hospital. C’est le seul établissement hospitalier du Canada qui se consacre exclusivement à la recherche et à l’éducation sur le cancer et à son traitement. Au HPM, le volume des patients est très élevé. L’hôpital reçoit environ 10 000 nouveaux patients chaque année et dispose de 130 lits de soins pour les greffes allogéniques et autologues de moelle osseuse. Il dispense quotidiennement 500 séances de radiothérapie, 130 chimiothérapies ambulatoires et 30 transfusions de produits sanguins en clinique externe. Au total, 190 000 patients sont reçus en consultations externes pour le diagnostic, le traitement ou le suivi.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.021 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".