Intérêts de l’intégration précoce de soins palliatifs aux soins oncologiques : une revue rapide des écrits
Bibliographic record
Abstract
Devant le nombre grandissant de personnes diagnostiquées d’un cancer et de décès qui y sont associés, les soins palliatifs gagnent en importance pour améliorer la qualité de vie et soutenir la personne et sa famille durant leurs expériences de santé. Dans ce contexte, l’intégration précoce des soins palliatifs aux soins oncologiques standards semble être une approche sous-utilisée et novatrice qui pourrait répondre aux besoins spécifiques de la clientèle oncologique palliative. Les infirmières en oncologie doivent assumer un rôle crucial en dispensant des soins tout au long de la trajectoire de la maladie, soins palliatifs compris. Le but de cette revue rapide est de synthétiser et présenter les avantages des interventions de soins palliatifs précoces et de décrire leurs caractéristiques. La recherche documentaire sur CINAHL et PubMed a fait ressortir cinq essais randomisés réalisés entre 2010 et 2018, qui ont été analysés. La majorité des études sélectionnées ont conclu que l’intégration précoce des soins palliatifs aux soins oncologiques standards, tels que la chimiothérapie et la radiothérapie, permettrait d’améliorer la qualité de vie, les symptômes anxiodépressifs et la survie globale. Mots-clés : soins palliatifs, soins palliatifs précoces, intervention, cancer, oncologie
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 | 0.063 | 0.253 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".