Aide à la décision pour le dépistage du cancer du sein : Étude de cas pré-test/post-test
Bibliographic record
Abstract
Les lignes directrices canadiennes recommandent la prise de décision partagée aux femmes de moins de 50 ans qui envisagent de passer des examens de dépistage du cancer du sein. Les infirmières peuvent les épauler dans le processus de décision. La présente étude de cas, menée selon une approche pré-test/post-test auprès d’une seule participante, a mesuré le changement survenu dans le conflit décisionnel vécu par une femme de moins de 50 ans ayant reçu du soutien à la décision pour choisir de subir ou non une mammographie de dépistage. Avant l’étude, cette femme, âgée de 44 ans, présentait un risque de cancer du sein dans la moyenne et vivait un conflit décisionnel. Elle a obtenu un score de 1 sur 4 au test SURE, indiquant qu’elle n’était pas bien informée, que ses valeurs n’étaient pas clairement définies et qu’elle ne se sentait pas bien soutenue. Après avoir reçu le soutien d’une infirmière formée pour l’aider à choisir de procéder ou non à une mammographie de dépistage du cancer du sein, elle a obtenu un score de 4 au test SURE, un signe d’absence de conflit décisionnel. La participante a gagné la confiance nécessaire pour prendre une décision éclairée qui respecte ses valeurs, le soutien à la décision lui ayant permis d’améliorer ses connaissances et d’apaiser son conflit décisionnel.
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 | 0.015 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".