Étude des soins compatissants du point de vue du patient dans l’optique particulière des soins du cancer de la tête et du cou
Bibliographic record
Abstract
Objectifs : Améliorer les connaissances sur la pratique des soins compatissants en mettant en lumière le point de vue des patients sur la compassion, l’empathie et la sympathie. Méthodes : Des entretiens téléphoniques semi-structurés ont été menés à deux moments précis avec des patients suivant un traitement contre le cancer de la tête et du cou. Les questions visaient à explorer la compréhension qu’ont les participants de la compassion, de la sympathie, de l’empathie et des relations mutuelles entre ces notions dans un contexte de soins de santé. Les chercheurs ont consigné manuellement les réponses. Des méthodes exploratoires qualitatives ont été utilisées pour analyser les données et un codage inductif ligne par ligne a été effectué pour développer des codes primaires. Une catégorisation des codes a ensuite permis de faire ressortir des thèmes récurrents. Résultats : Quatre-vingt-quinze entretiens menés avec 63 participants à deux moments différents ont fait ressortir quatre thèmes principaux : 1) manifestations de bienveillance; 2) nature des interactions; 3) compassion, empathie et sympathie; 4) méthodes d’adaptation. Ces thèmes se subdivisaient en sept catégories, conduisant à un total de 24 codes. Les codes étaient cohérents d’un point de vue temporel, à l’exception de deux nouveaux codes, « positivité » et « personnalisé », apparus lors des entretiens de suivi. Conclusions : Les témoignages des patients de cette étude ont conforté le concept selon lequel la compassion est multidimensionnelle et ont permis de définir plusieurs dimensions de ce sentiment, soulignant l’importance de tenir compte du point de vue des patients pour améliorer la prestation de soins compatissants. Les conclusions devraient être intégrées dans les formations et les pratiques futures.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".