Evaluation de la mise en œuvre d’une seance d’information a l’intention des survivantes dans le cadre d’un Programme de bien-etre au-dela du cancer : portrait des participantes
Bibliographic record
Abstract
Les survivantes du cancer du sein et de l’endomètre orientées vers le Programme de bien-être au-delà du cancer ont été invitées à participer à une séance d’information, mais elles n’ont pas toutes donné suite à cette invitation. La présente étude cherche donc à déterminer les caractéristiques sociodémographiques et médicales, ainsi que les besoins des survivantes, qui permettraient de prédire leur participation à ce type d’atelier. Pour ce faire, un examen du dossier des survivantes ayant rempli une enquête d’évaluation des besoins entre 2012 et 2014 (n = 144, cancer de l’endomètre; n = 170, cancer du sein) a été réalisé. Les caractéristiques des participantes ont été comparées à celles des femmes qui n’étaient pas présentes à l’aide de tests t, d’analyses du khi-carré et d’une analyse de régres- sion. Les analyses univariées ont montré une corrélation entre la participation à la séance d’information et l’âge, la proximité de l’hôpital, les besoins émotionnels et physiques, et les traitements de chimiothérapie ou de radiothérapie qui avaient été reçus. La proxi- mité de l’hôpital et les besoins physiques sont quant à eux ressortis comme des facteurs prédictifs multivariés. Les résultats de l’étude nous permettront d’étoffer le contenu de la séance d’information, d’accroître le taux de participation et de cerner les caractéristiques des participantes.
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 | 0.039 |
| 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 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".