DE CERTAINS ENJEUX EN RESPONSABILITÉ MÉDICALE DES ONCOLOGUES : LES DÉCISIONS COLLECTIVES DANS LE TRAITEMENT INDIVIDUALISÉ DU CANCER
Bibliographic record
Abstract
L’avenue de « l’oncologie de précision » a permis l’intégration en clinique de tests basés sur la génomique permettant d’individualiser le traitement au profil génétique du patient et aux variantes géniques de son cancer, tel le test Oncotype Dx. L’intégration de cette technologie en clinique amène son lot de changements dans le traitement des patients par les oncologues : d’une part, elle implique l’individualisation de la prise en charge du patient par l’oncologue traitant et, d’autre part, l’intégration de la pratique interdisciplinaire, notamment le recours aux décisions collectives des comités de thérapies du cancer (CTC). Les CTC étudient le dossier de chaque patient individuellement et, suite à des discussions collectives, rendent une décision thérapeutique. Cet article a ainsi pour buts d’étudier les obligations et responsabilités des oncologues dans les traitements individualisés des patients et d’analyser la nature de l’interaction juridique que les oncologues peuvent avoir dans ce contexte, particulièrement à travers le recours à un CTC dans le cadre de l’élaboration du traitement
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 | 0.035 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".