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Record W2124401797 · doi:10.5737/1181912x202e40e50

Dégager les besoins en soins de soutien des femmes atteintes d’un cancer ovarien

2010· article· fr· W2124401797 on OpenAlexvenueno aff
Margaret I. Fitch, Rose Steele

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCancer survivorship and care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGynecologyMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les femmes diagnostiquées d’un cancer de l’ovaire subissent les nombreuses conséquences à court et à long terme du cancer et de son traitement. L’impact du cancer ne se limite pas à la sphère physique et pourtant, il existe fort peu d’information sur les types de besoins de ces femmes et si elles souhaitent ou non recevoir de l’aide afin de répondre à leurs besoins. Le but principal de cette étude descriptive transversale était de cerner les besoins en soins de soutien (physiques, affectifs, sociaux, informationnels, spirituels, psychologiques et pratiques) des femmes atteintes d’un cancer ovarien qui fréquentaient en ambulatoire un centre de cancérologie intégré. Un but additionnel de l’étude était de déterminer si les femmes voulaient recevoir de l’aide afin de satisfaire ces besoins. Cinquante femmes diagnostiquées d’un cancer de l’ovaire ont participé à cette étude en remplissant un questionnaire d’autoévaluation (enquête sur les besoins en soins de soutien). Les données indiquaient qu’un éventail de besoins en soins de soutien demeuraient insatisfaits chez ce groupe de patientes. Huit des dix besoins les plus fréquemment signalés étaient de nature psychosociale comme la crainte que le cancer ne revienne ou ne se propage. Les femmes ont également exprimé une gamme de difficultés sur le plan de la prise en charge de leurs besoins. Toutefois, cette réalité n’empêchait pas un nombre important de femmes d’indiquer qu’elles ne désiraient pas recevoir l’aide du personnel de la clinique relativement à certains de ces besoins. Des suggestions relatives à la pratique et aux recherches à réaliser à l’avenir sont offertes en vue d’aider les infirmières en oncologie à prodiguer les soins à ces femmes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.031

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.040
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.310 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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