Fatalisme, méfiance et refus des traitements contre le cancer du sein au Ghana
Bibliographic record
Abstract
Grâce aux récentes avancées en science et technologie, les options de traitement contre le cancer se sont multipliées, et les taux de survivance, améliorés. Pourtant, certaines personnes qui reçoivent un diagnostic de cancer du sein refusent les traitements. Cette étude vise à explorer comment les croyances et idées personnelles des patientes atteintes d’un cancer du sein influencent leur décision de refuser les traitements médicaux. Ainsi, treize entrevues avec des participantes ont été sélectionnées parmi une cohorte de plus grande taille afin de mener une seconde analyse en utilisant l’approche basée sur la théorie ancrée. La décision de renoncer au traitement médical était principalement influencée par les croyances personnelles, qui se déclinent ainsi : 1. Triangle religion-superstitions-ignorance; 2. Système de croyances traditionnelles ghanéennes; 3. Conviction que c’est son destin; 4. Relations précaires entre patients et soignants; 5. Rendez-vous inutiles; et 6. Épreuves inutiles. On peut les regrouper en deux grands thèmes : fatalisme, et communication déficiente entre le personnel de la santé et les patients. Les croyances personnelles et les failles administratives du système de santé sont donc les deux principales influences qui expliquent le refus en hausse des traitements médicaux chez les patientes ayant un cancer du sein au Ghana. Ces conclusions mettent en relief les besoins de mieux sensibiliser au cancer du sein, d’offrir des consultations professionnelles et de donner accès à des services de soutien psychologique.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".