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Record W2980787593

Appréciation et communication du risque dans la perspective d’une prise de décision partagée, appliquée au dépistage du cancer. Module d'auto-apprentissage "InfoCritique"

2019· article· fr· W2980787593 on OpenAlexaff
Gilles Henrard, Michel Cauchon, Sylvain Ouellet

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsMedicine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Prendre des décisions est au cœur du métier de soignant. Ces décisions peuvent être prises de bien des manières : seul ou en collaboration avec d’autres personnes, en se basant sur son intuition ou sur une règle de décision clinique explicite, en quelques secondes ou après mûres réflexions… Nous aborderons ici une partie des habilités nécessaires aux décisions cliniques que nous prendrons avec nos patients. En effet, pour mettre en pratique ce qu’il est convenu d’appeler une « prise de décision médicale partagée », il est nécessaire de communiquer au patient ce qui fait l’essence de la démarche EBM, les meilleurs faits probants étayant tel ou tel options thérapeutiques, autrement dits « les risques » qui y sont associés. Nous verrons comment communiquer ces risques, notions parfois complexes (pour les patients mais aussi les professionnels !) de manière à augmenter ses chances d’être compris. La toile de fond de ce module est celle du dépistage des cancers. Nous en profiterons pour travailler les habilités de lecture critique, « cœur de métier » d’Infocritique, spécifique à ce domaine. Objectifs d'apprentissage : • D’appliquer les principes de lecture critique propre à la littérature traitant du dépistage des cancers • De rendre compte du manque de précision des professionnels de la santé en termes de compréhension et d’appréciation du risque • De définir la notion de « littératie du risque » dans ses différentes dimensions • De connaître les biais cognitifs fréquents associés à l’appréciation des risques et leur influence sur la prise de décision • D’expliquer et d’appliquer les principales recommandations en termes de communication du risque dans un contexte clinique • De connaitre et d’appliquer quelques outils d’aide à la communication du risque • D’intégrer, dans l’exercice de sa pratique clinique, les principes de la communication du risque dans une perspective plus large de prise de Décision Médicale Partagée (DMP)

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.064

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0010.006
Research integrity0.0040.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.003

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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