Expérience de radiothérapie du cancer de la tête et du cou : avant, pendant et après le traitement
Bibliographic record
Abstract
Jusqu’à maintenant, la recherche dans le domaine des cancers de la tête et du cou a surtout porté sur l’efficacité des modalités de traitement, ainsi que sur l’évaluation et la prise en charge des toxicités et des effets secondaires du traitement. On a peu ou pas tenté de comprendre le vécu des patients en radiothérapie du cancer. La présente étude qualitative avait pour objectif d’explorer le vécu des personnes traitées en radiothérapie du cancer de la tête et du cou. Nous avons reçu 17 sujets en entrevue. Pour l’analyse, nous avons fait appel à la méthode de description interprétative de Thorne (1997) et à la technique analytique de Giorgi. Cinq principaux thèmes ressortent des vécus exprimés dans les entrevues : 1) recherche d’un sens au diagnostic; 2) détresse consécutive au bouleversement des plans; 3) plus grande conscience de soi, des autres et du réseau de la santé; 4) stratégies pour « passer au travers » du traitement; 5) fait de vivre dans l’incertitude. Les résultats de l’étude ont contribué à l’élaboration de programmes d’éducation et d’aide pour les personnes atteintes d’un cancer de la tête et du cou et leur famille.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".