La perception des infirmières quant à l’intégration d’une intervention novatrice inspirée de l’hypnose clinique aux traitements de chimiothérapie à la clinique externe d’oncologie
Bibliographic record
Abstract
Introduction : L’hypnose conversationnelle (HC) est connue pour optimiser la gestion des symptômes liés aux traitements antinéoplasiques. Toutefois, la perception des infirmières qui ont dû intégrer cette pratique dans leurs soins n’a encore jamais été documentée. But : Décrire la perception des infirmières quant à l’intégration de l’HC aux soins entourant la chimiothérapie. Méthodes : Des entrevues individuelles et une analyse itérative ont été réalisées auprès de 6 infirmières possédant une expérience préalable de l’HC à la clinique externe d’oncologie. Résultats : 6 thèmes ont émergé : 1) la clinique externe d’oncologie, un contexte de soins saturé; 2) les clés de voûte qui soutiennent l’intégration de l’HC dans les soins; 3) une valeur ajoutée pour les patients; 4) une expérience positive et valorisante pour les infirmières; 5) des bénéfices collatéraux; et 6) l’HC, une approche à considérer pendant la pandémie. Conclusions : Ces résultats révèlent le point de vue unique des infirmières sur les défis et avantages de l’intégration de l’HC aux soins en oncologie. Mots-clés : cancer, chimiothérapie ambulatoire, hypnose conversationnelle, pratique infirmière
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".