Comprendre l'expérience vécue par les patients en oncologie active et leur famille en milieu rural
Bibliographic record
Abstract
Le cancer est la principale cause de décès au Canada (SCC, 2017a). On prévoit qu’il y aura en moyenne 206 200 personnes qui seront diagnostiquées en 2017 et qu’il y aura 80 800 décès causés par le cancer (SCC, 2017a). Lors de l’annonce du diagnostic, la vie de la personne et de sa famille est totalement bousculée, car bien souvent, les gens continuent d’associer le cancer avec la mort (Bernard, Stiefel, De Roten, et Despland, 2010). La période de traitement est particulièrement difficile puisqu’elle s’accompagne d’une lutte pour préserver au mieux l’intégrité physique et psychologique de la personne atteinte. Même si on connaît l’expérience des patients atteints de cancer de façon générale, les études sont encore insuffisantes pour bien comprendre l’expérience vécue par les patients en oncologie active et leur famille spécifiquement en milieu rural. Cela est d’autant plus important puisque les régions rurales présentent certaines différences comme les médecins qui y sont moins disponibles, il y a des lacunes sur le plan des transports, peu de ressources formelles, des statuts socioéconomiques plus bas (revenus inférieurs), des services existants en cancérologie qui sont inadéquats puisqu’ils ne répondent pas bien aux besoins de la population, etc. Inspirée du modèle humaniste de l’Université de Montréal, cette étude qualitative de type phénoménologique consiste à mieux comprendre l’expérience vécue par les patients, de plus de 50 ans, en oncologie active et leur famille en milieu rural. Pour atteindre notre but, des entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de huit familles. Un journal de bord, des questionnaires sociodémographiques, un génogramme, ainsi qu’une écocarte sont les outils de collecte de données. Les principaux résultats indiquent que l'expérience vécue par les familles participantes est teintée par un effet de balancier entre les désavantages et les avantages de vivre en milieu rural. Les désavantages de vivre en milieu rural avec un cancer documentés dans la présente étude sont les suivants : un accès limité aux spécialistes et aux traitements, un manque de confidentialité et de vie privée, peu de ressources formelles et un manque de coordination dans les services. D’un autre côté, les avantages exprimés par les familles sont qu’elles ont un vaste réseau de soutien, leur entourage pose des actes de bienfaisance et aide les familles, les soins sont moins impersonnels et les milieux ruraux sont plus paisibles.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".