Degrés de collaboration perçus entre les patients atteints de cancer et leurs prestataires de soins pendant la radiothérapie
Bibliographic record
Abstract
Cette étude décrit les tendances en matière de relations collaboratives entre les patients et les professionnels de la santé pendant la radiothérapie. Pour ce faire, 130 patients atteints de cancer et traités par radiothérapie dans un centre de cancérologie de l'Ontario ont répondu à un sondage ponctuel. Les principales variables de l'étude portaient sur la collaboration entre les patients et les prestataires de soins de santé et le bien-être des participants. L'étude a révélé que les patients collaboreraient mieux avec les infirmières, les radio-oncologues et les radiothérapeutes qu'avec les nutritionnistes, les travailleurs sociaux et le personnel d'accompagnement spirituel [F(5, 760) = 430,42, p<001]. Les participants qui vivaient davantage de détresse vis-à-vis leurs symptômes collaboraient toutefois mieux les travailleurs sociaux (p < .05) et les nutritionnistes (p < .05), par rapport à ceux qui vivaient moins de détresse. Nous avons émis l'hypothèse selon laquelle les participants dont les symptômes étaient moins contraignants ne ressentaient pas le besoin de rencontrer ces professionnels. Nous discutons actuellement des futures orientations concernant l'intégration de mesures centrées sur le patient (avec l'éducation axée sur l'autogestion, par exemple) dans les modèles interprofessionnels de soins du cancer.
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 | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".