Conférence Merck : « Je n’arrive pas à dormir! » : recueillir des preuves à l’appui d’une intervention novatrice contre l’insomnie chez les patients atteints de cancer
Bibliographic record
Abstract
Des perturbations du cycle veille-sommeil, notamment l’insomnie, sont éprouvées par 30–75 % des patients en oncologie et pourtant, aucune intervention efficace n’a été conçue pour aborder, dans le milieu ambulatoire, ce symptôme fort pénible. En vue de répondre à une lacune cernée dans les soins, je partage de l’information sur le développement et l’évaluation d’une intervention novatrice relative au sommeil conçue spécifiquement pour le milieu ambulatoire. Nous décrivons les résultats préliminaires ainsi que le modèle informatif sous-tendant la recherche menée au point d’intervention. En tant qu’infirmières de chevet, nous avons la possibilité, et le devoir, en vertu de notre obligation morale et de notre mandat de justice sociale, d’intervenir en vue de dégager des solutions fondées sur des données probantes pour améliorer les soins aux groupes de patients lorsque ces soins comportent des lacunes.
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 | 0.016 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.003 |
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".