Enjeux associés au risque héréditaire de cancer : connaissances, attitudes et pratiques infirmières en oncologie
Bibliographic record
Abstract
La collecte des antécédents familiaux de cancer permet d’évaluer la prédisposition à certains types de cancers héréditaires. Une enquête par questionnaire a été menée auprès d’infirmières travaillant auprès de personnes atteintes de cancer afin d’évaluer leurs connaissances en oncogénétique, de décrire les enjeux liés à leur capacité à identifier, à référer et à accompagner des personnes présentant un risque héréditaire de cancer et d’explorer leur intérêt pour de la formation continue. Les résultats démontrent des connaissances et un sentiment de compétence retreints chez les infirmières et un accès limité à de la formation universitaire et continue. De la formation axée sur le développement de leurs compétences renforcerait leur capacité à procéder à l’évaluation initiale des personnes potentiellement à risque de cancer et à les orienter vers des ressources spécialisées. Mots clés : Cancers héréditaires, oncogénétique, histoire familiale, compétences infirmières
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".