Cancer du sein chez la femme et prolongation de l’endocrinothérapie : étude de cas sur l’aide à la prise de décision
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude de cas, on a évalué l’accompagnement en soins décisionnels offert à une survivante du cancer du sein qui, après huit ans d’endocrinothérapie, s’est interrogée sur la prolongation du traitement sur dix ans. La survivante de 58 ans qui a subi une intervention chirurgicale et une chimiothérapie il y a huit ans s’inquiétait des effets secondaires de l’endocrinothérapie. Cet accompagnement inspiré du Modèle d’aide à la décision d’Ottawa (https://decisionaid.ohri.ca/francais/mado.html) a fait intervenir une infirmière en oncologie qui a utilisé le Guide personnel d’aide à la décision d’Ottawa. Si l’on en juge par le résultat de référence (2 sur 4), le réconfort apporté au moment de la prise de décision a amélioré l’accompagnement post-décisionnel (3 sur 4). La survivante se sentait plus sûre de sa décision, mais désirait un nouvel avis de son oncologue. Elle songeait à mettre fin à l’endocrinothérapie du fait qu’elle accordait plus d’importance à sa qualité de vie qu’au léger risque de récurrence du cancer. L’analyse de l’enregistrement audio avec l’outil d’analyse de l’aide à la décision a révélé la grande qualité de l’accompagnement (10/10). Les survivantes du cancer du sein qui s’interrogent sur la prolongation de l’endocrinothérapie pourraient profiter de l’accompagnement d’infirmières en oncologie pour prendre des décisions éclairées axées sur leurs valeurs.
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 | 0.003 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".