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Record W7005421524

Recommandation par les infirmières en oncologie concernant la prise de cannabis au Canada pour soulager les nausées et les vomissements induits par la chimiothérapie : étude des facteurs d’influence

2023· article· fr· W7005421524 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant chemical constituents analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCannabisContext (archaeology)Christian ministryIllicit drug
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

<p class="p1"><span class="s1">Une étude transversale descriptive a été réalisée pour déterminer les facteurs qui incitent les infirmières canadiennes en oncologie à suggérer la prise de cannabis à leurs patients pour soulager les nausées et vomissements induits par chimiothérapie (NVIC). Au total, 678 membres de l’Association canadienne des infirmières en oncologie (ACIO/CANO) ont reçu, entre le 8 février et le 10 avril 2022, une invitation à répondre au sondage, suivie de trois rappels. Une infirmière enseignante a aussi envoyé l’invitation à 131 autres infirmières en oncologie de l’est de l’Ontario. Le sondage s’appuyait sur le modèle d’utilisation de la recherche d’Ottawa. En tout, 27 personnes ont ouvert le lien du sondage et 25 l’ont rempli. Onze (47,8 %) d’entre elles ont répondu à la question sur l’efficacité du cannabis pour soulager les NVIC. Les trois principaux obstacles à recommander la prise de cannabis étaient la stigmatisation sociale, le manque de connaissances des infirmières et le manque de directives au sein du milieu de travail. Tous les participants ont relevé l’importance de la formation continue et de directives écrites sur le recours au cannabis pour soulager les NVIC. Le sondage a reçu peu de réponses, mais dans l’ensemble, les répondants se disaient mal préparés pour proposer la prise de cannabis en traitement des NVIC.</span>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.192
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.181
GPT teacher head0.478
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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