Prix de conférence Merck 2013 : Parler de la sexualité dans le contexte du cancer : qui le fait en premier?
Bibliographic record
Abstract
Selon les estimations, des problèmes de santé sexuelle font suite au traitement du cancer dans 40 à 100 % des cas, tous cancers confondus, et presque la moitié des survivants du cancer font état de problèmes en lien avec le fonctionnement sexuel. Alors qu’un grand nombre d’effets secondaires du traitement du cancer disparaissent progressivement durant la première ou la deuxième année, beaucoup de problèmes de santé sexuelle ne le font pas, demeurant sévères et constants et pouvant même empirer au fil du temps et causer une immense détresse. Quoique les problèmes de santé sexuelle soient monnaie courante, ils ne sont pas abordés assez souvent dans les milieux de l’oncologie. Il existe divers obstacles à la prise en charge des préoccupations en matière de santé sexuelle. Dans cette présentation, nous abordons ces défis et proposons certaines démarches que les infirmières pourraient utiliser afin d’améliorer les soins de santé sexuelle, notamment les modèles BATHE et PLISSIT. Des exemples de cas sont fournis afin d’éclairer les modèles.
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 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.010 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.012 |
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".