Notation par les infirmières des services de perfusion des facteurs de risque d’un accès veineux difficile : différences selon le type de cancer
Bibliographic record
Abstract
La chimiothérapie anticancéreuse est majoritairement donnée en consultation externe, et requiert un accès veineux périphérique. La présente étude visait à faire ressortir les différences de la notation par les infirmières des services de perfusion des prédicteurs de la difficulté de l’accès veineux en fonction de l’affection de leur patient (tumeur solide ou hémopathie maligne). Les infirmières (n = 152) ont reçu un courriel contenant un lien vers une enquête Qualtrics. Elles devaient répondre à l’enquête sur leur perception des facteurs influençant la difficulté de l’accès veineux sur une échelle numérique de 0 (pas du tout prédictif) à 10 (très prédictif). Par rapport aux infirmières s’occupant de patients ayant une tumeur solide, celles qui prenaient soin de patients ayant une hémopathie maligne ont attribué une note plus élevée aux prédicteurs suivants : embonpoint, obésité, agitation psychomotrice, phobie liée aux aiguilles, anxiété généralisée. Les résultats peuvent servir à guider la formation des infirmières des services de perfusion à propos de facteurs de risque prédisposant à un accès veineux difficile. Mots-clés : cancer, chimiothérapie, accès veineux difficile, perfusion
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 | 0.005 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".