Développement d'une échelle de mesure de la souffrance chez les adolescents ayant le cancer
Bibliographic record
Abstract
La complexité du traitement oncologique a amélioré les taux de survie des adolescents ayant le cancer mais a également augmenté leur souffrance. Le but de la présente étude était d'élaborer une échelle pour mesurer la souffrance chez cette population. À partir d’entrevues semi-structurées auprès de 19 adolescents et 16 experts, un pool d’items associés à la souffrance a été créé. Les items ont été présentés à un panel de neuf experts pour déterminer leur validité de contenu. Les analyses ont montré une validité de contenu élevée de l’échelle par l’indice de validité de contenu de 0,98 associé à un accord inter-juges de 0,88. La majorité des items étaient considérés faciles à comprendre et à y répondre. L’Échelle de Souffrance des Adolescents ayant le cancer (ESAC) est de type likert à quatre choix de réponses. Elle comprend 41 items portant sur la souffrance physique, psychologique, sociale, spirituelle, cognitive et globale.
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 | 0.009 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".