Gestion de la surcharge en fer auprès des patients en hématologie et en oncologie : répercussions sur la pratique
Bibliographic record
Abstract
Les transfusions de globules rouges sont vitales pour de nombreux patients aux prises avec de l’anémie chronique associée à des maladies oncologiques et hématologiques. Cependant, les transfusions répétées au fil du temps peuvent causer une surcharge en fer, laquelle, si elle n’est pas traitée, peut augmenter le risque de tumeur maligne et d’atteintes aux organes terminaux. Les infirmières et les autres professionnels de la santé peuvent ne pas être au fait de l’impact majeur des transfusions de globules rouges et de la surcharge en fer sur les patients en hématologie et en oncologie. Cet article a été élaboré par un groupe canadien d’infirmières praticiennes et d’infirmières spécialisées en oncologie pour aider les professionnels de soins de santé à mieux comprendre la surcharge en fer chez les patients atteints de cancer et les risques associés, et pour offrir un guide pratique de gestion des patients traités pour cet état potentiellement grave. Mots clés : oncologie, maladie hématologique maligne; surcharge en fer; traitement par chélation du fer; pratique des soins infirmiers
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".