Rôle des infirmières praticiennes en soins primaires pour aplanir les obstacles au dépistage du cancer du col : revue de la littérature
Bibliographic record
Abstract
Presque tous les cas de cancer du col (CC) sont causés par une infection persistante au virus du papillome humain (VPH). Le cancer du col est le deuxième carcinome en importance chez les femmes; malgré tout, les taux de dépistage pour le Canada en 2017 ont raté l’objectif par 19 %. On a, par exemple, observé des taux aussi bas que 57,6 % dans les quartiers défavorisés de l’Ontario, comparativement à 70 % dans les quartiers aisés. Des obstacles complexes et multifactoriels nuisent à la participation des femmes au dépistage du cancer du col (DCC). Les écueils les plus courants sont directement liés aux disparités dans les déterminants de santé, notamment l’appartenance à une minorité ethnique, le faible statut socio-économique, une moins grande éducation, et la difficulté d’accès aux soins de santé. Les infirmières praticiennes (IP) peuvent aplanir ces obstacles en prodiguant des soins d’avant-garde, fondés sur la recherche, respectueux de la culture et attentifs aux besoins des femmes tout en établissant des liens de confiance avec les patientes, jouant ainsi un rôle plus vaste dans la prévention de la maladie. L’objectif de la présente revue de littérature est de résumer les contraintes au DCC et le rôle que peuvent jouer les IP canadiennes pour les alléger. Mots-clés : cancer du col, dépistage du cancer, infirmière praticienne, obstacles
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".