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Record W430016486 · doi:10.22005/bcu.17926

La non-adhésion au traitement chez les adolescents atteints de mucoviscidose

2011· article· fr· W430016486 on OpenAlexaboutno aff
Aurélie Pasche, Nathalie Pittet

Bibliographic record

VenueBCU · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCystic Fibrosis Research Advances
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : Cette revue de littérature a pour but de comprendre les facteurs qui entourent la non-adhésion au traitement chez les adolescents atteints de fibrose kystique. L’identification de ces facteurs va permettre de pouvoir les prendre en compte dans l’approche globale du patient au travers d’implications pour la pratique. Méthode : Les articles utilisés pour cette revue de littérature ont été recherchés sur les bases de données CINHAL et Pubmed-Medline. Les articles ont été sélectionnés selon différents critères, mais en particulier selon celui de l’âge, à savoir les adolescents entre 10 et 20 ans. La grille de Laval a été utilisée pour l’analyse des articles. Résultats : Onze articles ont été sélectionnés pour la revue de la littérature. Les facteurs les plus souvent cités sont les relations avec la famille et les pairs, les contraintes liées au traitement et à la maladie, les relations avec l’équipe soignante, les différences entre les filles et les garçons. Conclusion : La connaissance de ces facteurs va guider l’infirmière dans l’élaboration d’interventions telles que collaborer avec le patient dans l’élaboration du plan de soin, s’intéresser au style de vie du patient, ainsi qu’à ses buts et objectifs et aborder systématiquement la non-adhésion durant les visites de routine et pendant les moments d’éducation thérapeutique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.618
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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