Revue exploratoire des soins oncologiques dans les régions rurales et éloignées du Canada
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Pour guider la recherche et les priorités en matière de services de santé, il serait utile de résumer les obstacles aux soins oncologiques que rencontrent les populations vivant en milieu rural et éloigné au Canada. L’objectif général de la présente étude est donc de synthétiser la littérature portant sur ce sujet. Méthodologie : À l’aide de la méthode de revue exploratoire de l’Institut Joanna Briggs (JBI), les données suivantes ont été extraites : définition de milieu rural ou éloigné; étapes de la trajectoire des soins du cancer (dépistage, diagnostic, traitement et soins, période post-traitement, issue de la maladie); province(s) ou territoire(s) de provenance de l’échantillon; diagnostic(s) de cancer. Résultats : Dans les 45 études retenues, la définition des termes « région rurale » et « région éloignée » variait considérablement. La phase de traitement ou de soins était la plus fréquemment étudiée (n = 18), suivie du dépistage (n = 12). Toutes les provinces étaient représentées, sauf le Yukon, pour lequel il n’y avait pas de données. Le cancer du sein et le cancer colorectal étaient les diagnostics les plus courants (n = 20 et n = 18, respectivement) et la plupart des études (n = 31) étaient quantitatives. Conclusion : Les résultats mettent en lumière l’état de la recherche sur le cancer auprès des populations des régions rurales et éloignées du Canada, et soulignent la nécessité de procéder à des études supplémentaires.
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 | 0.016 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".