La barrière linguistique et la distance culturelle en consultation d’hématologie, constituent-elles des déterminants de l’observance au traitement anticancéreux oral ?Étude du vécu de la maladie et de la prise des traitements anticancéreux oraux auprès des patients migrants d’un établissement hospitalier de Bruxelles.
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a comme contenu d’une part, une analyse théorique des données existantes à propos de l’observance aux traitements et d’autre part, une analyse pratique qui explore plus spécifiquement les facteurs influençant l’observance au traitement anticancéreux oral (TAO). Dans le domaine de l’oncohématologie, l’observance aux TAO au sein des populations migrantes et des minorités ethniques n’a que très peu été étudiée. De plus, aucunes données n’existent dans notre contexte socioculturel belge. Face à cela, notre objectif est de contribuer à combler le manque d’informations à ce sujet en étudiant le vécu de la maladie et la prise des TAO auprès des patients migrants atteints d'hémopathies malignes au sein d’un établissement hospitalier bruxellois. Une analyse qualitative avec comme outil méthodologique un guide d’entretien semi-dirigé, le McGill Illness Narrative Interview, a été utilisé pour investiguer si et comment la barrière linguistique et la distance culturelle impactent l’observance des patients migrants. Les résultats ne permettent pas d’affirmer à ce stade de l’étude qu’il existe un lien entre ces facteurs et l’observance au traitement. Cependant, cette étude a pu dégager des perspectives d’amélioration en vue d’études plus approfondies concernant ce sujet de recherche.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".