Mesurer les tendances temporelles en matière de rendement : la fourniture d’information aux patients atteints de cancer
Bibliographic record
Abstract
La fourniture d’informations pertinentes et à jour est reconnue comme étant une norme de qualité des soins aux personnes ayant le cancer. Les programmes de lutte contre le cancer doivent pouvoir faire les évaluations nécessaires pour savoir s’ils respectent cette norme et surveiller en permanence leur rendement en la matière. La collecte systématique de données clairement définies au moyen de mesures fiables et valides donne aux responsables de programmes de lutte contre le cancer l’information fiable dont ils ont besoin pour prendre des décisions et surveiller les tendances temporelles en matière de rendement. Cet article décrit l’expérience d’un centre de cancérologie quant à l’utilisation de la collecte de données normalisées concernant la fourniture d’information aux patients. La Cancer Patient Information Importance-Satisfaction Scale [Échelle d’importance de l’information fournie aux patients atteints de cancer et de leur satisfaction à son égard] a été administrée de manière systématique dans un contexte de soins ambulatoires sur une période de huit ans. Le profil que nous créons à partir de ces données nous aide à prendre des décisions éclairées à propos des initiatives liées à l’éducation des patients.
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 | 0.019 | 0.092 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".