Plans de soins de suivi normalisés et individualisés dédiés aux survivantes du cancer du sein : Évaluation du programme
Bibliographic record
Abstract
Le Programme de bien-être au-delà du cancer fournit des plans de soins de suivi (PSS) aux survivants qui passent du centre de cancérologie à leur médecin traitant une fois leurs traitements terminés. L’évaluation de ce programme a permis de vérifier si les PSS normalisés stimulent autant les connaissances et l’activation des patients que les PSS personnalisés. Les survivantes d’un cancer du sein qui ont reçu un PSS (normalisé ou personnalisé) ont répondu à un premier sondage avant le « rendez-vous de transition » puis à un autre à la fin de la rencontre. On leur demandait alors d’autoévaluer leurs connaissances et de répondre aux questions sur l’Efficacité perçue de la relation médecin-patient (PEPPI) et la Mesure d’activation du patient (MAP). Au total, quatre-vingt-sept survivantes du cancer du sein ont répondu aux sondages (PSS personnalisé, n = 43; PSS normalisé, n = 44). Dans les deux cas, les résultats sur les connaissances et l’activation des patientes étaient comparables. Les PSS normalisés, plus rentables, pourraient donc contribuer à alléger les contraintes relatives aux ressources humaines et faire l’objet d’évaluations plus poussées en vue d’être intégrés dans les centres de cancérologie.
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 | 0.017 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".