Peur de la récidive du cancer en contexte pandémique chez les femmes atteintes d'un cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Les patients en oncologie ont été particulièrement affectés par la pandémie de COVID-19. En effet, ce groupe a dû composer avec un risque plus élevé de complications liées à la COVID-19, en plus de voir certains de leurs rendez-vous médicaux et traitements annulés ou reportés. Ces changements dans la trajectoire de soins ont pu avoir un impact sur les niveaux de peur de la récidive du cancer (PRC). La présente étude, menée chez des femmes ayant reçu un diagnostic de cancer du sein, a pour objectif principal d’évaluer le niveau moyen de PRC et d’estimer la proportion de patientes ayant un niveau clinique de PRC au cours de la deuxième vague de COVID-19. À des fins comparatives, l’étude vise également à examiner le niveau moyen d’anxiété et de dépression, puis d’estimer la proportion de femmes présentant un niveau clinique de ces deux problèmes. Un total de 245 femmes ayant reçu un diagnostic de cancer au cours des cinq dernières années ont complété une batterie de questionnaires en ligne entre novembre 2020 et mars 2021. Les analyses descriptives révèlent que la proportion de patientes ayant un niveau clinique de PRC s’élève à 76,4% tandis que les proportions de patientes rapportant un niveau clinique d’anxiété et de dépression sont de 45,6% et 52,7%, respectivement. Ces résultats indiquent que la PRC est une problématique majeure en période pandémique.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".