Rapport d’évaluation des services d’infirmières pivots pour le programme de soutien au cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Le projet d’amélioration de la qualité présenté ici avait pour but d’évaluer l’efficacité des soins de soutien prodigués par les infirmières pivots en cancer du sein (IPCS) aux patientes qui en sont atteintes et qui fréquentent une clinique de santé du sein. Le processus d’évaluation a examiné la satisfaction des patientes envers le programme des infirmières pivots, qui vise à offrir aux patientes de l’information, du soutien émotionnel et de l’orientation tout au long de la trajectoire de soins. Les données ont été recueillies grâce à un sondage constitué de questions de type « échelle de Likert » et de questions ouvertes. Le sondage a été envoyé par la poste aux patientes qui étaient passées à la clinique entre juillet 2011 et juillet 2013. Nous avons reçu 154 réponses, ce qui représente un taux de réponse de 69 %. Plus de 90 % des participantes avaient compris l’information fournie par l’IPCS et étaient satisfaites des renseignements qu’elles avaient reçus. Le soutien psychosocial offert par les services de counseling aux patientes et aux familles, à l’agence même et dans la collectivité, comptait parmi les ressources les plus communément en demande. Parmi les recommandations formulées, mentionnons la prise de contact directement avec les patientes après le premier rendez-vous à la clinique, puis au moins une fois après le début des traitements pour assurer la continuité et le soutien. Le rôle de l’IPCS était considéré comme très utile et ayant une influence positive sur l’expérience de la patiente.
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 | 0.038 | 0.061 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 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) | 0.011 | 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".