Les maladies cardiovasculaires chez les femmes : une étude qualitative sur les rapports du coroner du Québec de 2002 à 2017
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à examiner les facteurs de risque et les circonstances menant aux décès prématurés de femmes québécoises suivant une maladie cardiovasculaire (MCV), à différents stades reproductifs. Quarante-sept rapports provenant du Bureau du Coroner du Québec ont servi de source empirique. Le processus d’analyse de données est inspiré du modèle conceptuel de Fawcett et Ellenbecker. La manière dont les femmes perçoivent leurs risques de MCV et comment les soignant(e)s les ont pris en charge, lors de leur visite à l’urgence, sont également examinés. Les résultats démontrent la présence de biais implicites et de préjugés chez le personnel médical ainsi qu’une forte tendance à la consommation de médicaments psychotropes chez les femmes décédées. Des recommandations sont émises et une grille est proposée comme outil supplémentaire de dépistage des facteurs de risque de MCV chez les femmes. Leur mise en pratique clinique cible autant les étudiant(e)s infirmier(ère)s que les infirmier(ère)s.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".