Infirmière de recherche clinique en oncologie : revue exploratoire
Bibliographic record
Abstract
En ce 21e siècle, le cancer est une maladie qui suscite particulièrement l’attention en raison de sa complexité ainsi que des impacts physiques, émotionnels et financiers sur notre vie. L’attention portée à la recherche et les investissements dans le traitement contre le cancer en font la maladie la plus étudiée dans les essais cliniques à l’échelle mondiale. Les infirmières de recherche clinique font partie de l’équipe de recherche en oncologie et sont un élément fondamental de réussite des essais. Leurs relations directes avec les participants d’une étude de recherche sont essentielles pour les activités des essais cliniques en première ligne. De façon générale, l’afflux et la complexité des essais cliniques en oncologie ont transformé la pratique infirmière en oncologie et ont mené à la création de la sous-spécialité unique qu’est l’infirmière de recherche clinique en oncologie. La présente revue exploratoire s’est penchée sur le rôle et la pratique futurs de l’infirmière de recherche clinique.
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 | 0.069 | 0.097 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".