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Record W4307325102 · doi:10.5737/23688076314498

Intérêts de l’intégration précoce de soins palliatifs aux soins oncologiques : une revue rapide des écrits 

2022· article· fr· W4307325102 on OpenAlexaffvenue
Asma Fadhlaoui, Hazar Mrad, Billy Vinette, Karine Bilodeau

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicPalliative Care and End-of-Life Issues
Canadian institutionsUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Fundersnot available
KeywordsPalliative careHumanitiesMedicinePhilosophyNursing

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.617
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.122
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.314 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations2
Published2022
Admission routes2
Has abstractyes

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