Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la mise en place d’un parcours structuré pour les soins oncologiques de support (SOS) visant à répondre aux besoins holistiques des patients atteints de cancer. Il souligne l’importance de ces soins complémentaires aux traitements médicaux. En suivant les directives de l’Institut national du cancer (INCa), le Centre hospitalier de Dinan a créé un processus d’évaluation systématique des besoins des patients. Ce parcours démarre après la consultation initiale, où une infirmière d’éducation thérapeutique et une infirmière en pratique avancée travaillent conjointement pour évaluer les besoins éducatifs et de support des patients. Cette évaluation complète, basée sur des outils de l’INCa, explore différents domaines, tels que la nutrition, la psychologie, la douleur, etc. Les résultats montrent que la grande majorité des patients évalués ont exprimé des besoins en SOS, mettant en évidence l’importance capitale de cette approche. Les patients sont ensuite dirigés vers des services adaptés à leurs besoins spécifiques, comme l’éducation thérapeutique, le soutien psychologique, la prise en charge diététique, etc. Malgré la satisfaction générale des patients, l’article souligne le besoin d’une analyse plus approfondie et de suivis réguliers pour évaluer l’évolution des besoins et des perceptions des patients tout au long du parcours de soins. De plus, il insiste sur la nécessité de standardiser et de partager cette évaluation à l’échelle nationale pour garantir une approche uniforme dans la prise en charge des patients atteints de cancer.
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 | 0.002 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.592 | 0.446 |
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".