Optimisation du transfert des connaissances en soins palliatifs pédiatriques : utilisation d’une formation web
Bibliographic record
Abstract
Les infirmières ont un rôle central à jouer dans la prestation de soins palliatifs, car elles influent sur leur qualité (Montgomery, Sawin et Hendricks-Ferguson, 2016). Elles sont des professionnelles de choix pour évaluer les symptômes de la maladie ou de la détresse psychologique, assurer une gestion efficace des symptômes ainsi qu’accompagner le patient et sa famille lors des prises de décisions sur les soins, que ce soit avec la clientèle adulte ou pédiatrique (Contro, Larson, Scofield, Sourkes et Cohen, 2004). Une pratique optimale en soins palliatifs peut prévenir ou soulager la souffrance de patients en fin de vie de tous âges, surtout si elle inclut l’évaluation des symptômes ainsi qu’une offre de soutien psychologique et social au patient ainsi qu’à sa famille (Qaseem et al., 2008). Bien que la majorité des soins palliatifs s’adresse à une clientèle adulte, il n’en reste pas moins que plus de 4 000 enfants au Canada vivent avec une maladie incurable et ont besoin de soins palliatifs de qualité (Widger, Cadell, Davies, Siden et Steele, 2012). Cependant, des études réalisées auprès d’infirmières soulignent que celles-ci éprouvent de l’anxiété quant à la prestation de soins palliatifs pédiatriques (SPP) (Mullen, Reynolds et Larson, 2015), des difficultés à communiquer avec les familles (Montgomery et al., 2017) ainsi que des difficultés à gérer leurs émotions lors des soins de fin de vie pour un enfant (Roberts et Boyle, 2005). Selon l’hypothèse première de Contro et collaborateurs (2004), ces comportements s’expliqueraient par le manque de connaissances des infirmières en ce qui a trait aux SPP.
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 | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".