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Record W4396509143 · doi:10.5737/23688076342166

De quelles façons les infirmières peuvent-elles promouvoir la résilience chez les adolescents atteints d’un cancer en traitement actif? : un examen de la portée

2024· article· fr· W4396509143 on OpenAlexaffvenue
Pascal Bernier

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Canadian institutionsCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : Explorer les connaissances sur les interventions de promotion de la résilience chez les adolescents atteints de cancer en traitement actif. La question ici utilisée pour guider la recherche est : De quelles façons les infirmières peuvent-elles promouvoir la résilience chez les adolescents atteints de cancer en traitement actif? Introduction : L’adolescence est une période de forte turbulence développementale (Young, 2014). Le diagnostic d’une maladie oncologique contribue à la détresse et diminue la qualité de vie (Sodergren et al., 2017). Certains adolescents semblent cependant développer des mécanismes d’adaptation positifs générant une plus grande résilience (Bellizzi et al., 2012; Sodergren et al., 2017). Les infirmières sont amenées à accompagner ces adolescents parfois sur de longues périodes et peuvent donc être des actrices clés dans le soutien à la résilience auprès de cette clientèle. Méthode : Nous avons cherché en anglais et en français dans trois bases de données (CINAHL, PubMed, PsycArticles) en février 2023 en utilisant des limitateurs (2013-2023; adolescents). La sélection des sources potentielles a été réalisée sur la base de l’étude de Pollock et collaborateurs (2021). L’extraction, l’analyse et la présentation des données ont été effectuées en respectant la structure proposée par le JBI Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews checklist (Tricco et al., 2018). Les données extraites ont été classées dans l’un des facteurs (de protection ou de risque) du Resilience in Illness Model (RIM) en utilisant une méthode déductive (Haase et al., 2014, 2017). Nous avons finalement extrapolé de possibles interventions dans lesquelles l’approche infirmière pourrait contribuer à la résilience des adolescents atteints de cancer en traitement actif. Résultats : La méthode utilisée a permis de retracer 86 articles, dont 17 répondaient aux critères de sélection. De ce nombre, 10 étaient de nature quantitative; 3, de nature qualitative; 3, de nature théorique (incluant les revues de littérature et méta-analyse) et 1 de nature éditoriale. La majorité (n = 15) de ces articles proviennent des États-Unis. Depuis 2013, aucune étude ne s’est spécifiquement intéressée au rôle et aux interventions infirmières dans la promotion de la résilience auprès des adolescents atteints de cancer en traitement actif. Conclusions : En fonction des résultats de cette étude et considérant que d’autres études existent sur le rôle de l’infirmière chez les adolescents atteints de maladie chronique non oncologique, nous estimons que l’infirmière œuvrant en oncologie pédiatrique peut être une actrice clé auprès de cette population en ce qui concerne la promotion de la résilience. Les recherches portant sur ce domaine spécifique s’avéreraient prometteuses afin de soutenir efficacement l’adaptation et la résilience chez les adolescents atteints de cancer en traitement actif.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.087

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.065
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0050.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.345 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
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