Évaluation des pratiques actuelles des sages-femmes autour de la palpation mammaire dans le cadre du dépistage du cancer du sein chez la femme
Bibliographic record
Abstract
Le cancer du sein est la première cause de cancer chez la femme en France, mais plus généralement dans de nombreux pays du monde ce qui en fait un problème majeur de santé publique. C’est pourquoi, le dépistage du cancer du sein a autant d’importance, le but étant de détecter le plus précocement possible les cancers du sein afin de réduire le taux de mortalité. Cependant, les pratiques de dépistage ne sont pas les mêmes en fonction des pays. En effet, de nombreux pays comme le Canada, ne recommandent plus la palpation mammaire comme moyen de dépistage. Ceci entraîne l’émergence de controverses de plus en plus présentes au niveau international. L’objectif principal de l’étude était d’analyser les pratiques des sages-femmes autour de la palpation mammaire dans le cadre du dépistage du cancer du sein, et de questionner le sentiment de fiabilité de cet examen par les praticiennes. Méthode : afin d’étayer nos propos et d’analyser l’intérêt de cet examen, il a été réalisé une étude quantitative, transversale, descriptive et observationnelle auprès de 305 sages-femmes françaises pratiquant la palpation mammaire auprès de leurs patientes. Résultats : les résultats montrent que les pratiques des sages-femmes ne sont pas toutes uniformisées notamment lorsqu’une anomalie est décelée. Les sages-femmes tendent à prescrire des examens complémentaires non nécessaires, pour répondre à un ressenti d’inefficacité de leur palpation, expliqué par un défaut de formations et de connaissances sur la pratique. Conclusion : il ne semble pas encore dans les projets de santé publique de la France d’écarter la palpation mammaire de son dépistage comme a déjà pu le faire le Canada. Ainsi, il s’avère important d’améliorer l’harmonisation des pratiques et de renforcer et renouveler l'apprentissage de la palpation mammaire durant les études et tout au long de la carrière de sage-femme.
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 | 0.011 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".