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Record W7073686190

Essai clinique randomisé par grappes portant sur le dépistage des symptômes et l’aiguillage automatique vers les soins de soutien chez les patients atteints de cancer gastro-intestinal sous traitement

2023· article· fr· W7073686190 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicGestational Trophoblastic Disease Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPalliative careHospital wardNursing homesTerminal care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objet : Mesurer l’effet de la mise en œuvre du dépistage des symptômes et de voies d’aiguillage vers les soins de soutien et les soins palliatifs pour les patients récemment dirigés vers une clinique canadienne d’oncologie gastro-intestinale. Méthodologie : On a recruté 88 sujets pour chaque groupe de traitement. Les sujets du groupe expérimental, lorsque l’intensité de leurs symptômes dépassait 3 sur 10 sur l’échelle d’évaluation des symptômes d’Edmonton (Edmonton Symptom Assessment System ou ESAS), ont été évalués par un membre de l’équipe des soins palliatifs et de soutien. Les sujets du groupe témoin ont reçu les soins usuels, et ont été dirigés vers d’autres services selon l’évaluation du professionnel de la santé. L’intensité des symptômes a été évaluée pendant les 5 mois qui ont suivi. On a aussi colligé les données sur la survie, le lieu du décès (domicile, maison de soins palliatifs, hôpital) et le séjour en établissement de soins de longue durée. Résultats : Le dépistage a mené à 141 visites de spécialistes des soins palliatifs et de soutien dans le groupe expérimental contre seulement 9 dans le groupe témoin. On n’a cependant noté aucune autre différence significative dans l’intensité des symptômes ou l’évolution à long terme. Plusieurs patients dont l’intensité des symptômes dépassait 3 sur 10 ne voulaient pas consulter de spécialiste des soins palliatifs et de soutien ou n’en avaient pas besoin; en ce qui concerne les personnes ressentant de la détresse aiguë, soit elles avaient déjà été dépistées par l’équipe d’oncologie, soit elles étaient trop malades ou accablées pour participer à l’étude. Les spécialistes n’ont pas été débordés. L’étude a révélé l’importance de bien choisir le moment et le mode d’administration des outils de dépistage. Conclusion : Le dépistage de routine des symptômes peut être lourd pour les patients; il doit donc rester le plus simple possible. Le triage des malades nécessitant un suivi (selon les résultats du dépistage) échoit aux infirmières en oncologie. Le fait de former les équipes d’oncologie à la prise en charge de cas simples de détresse permet d'utiliser de façon optimale les quelques rares spécialistes soins palliatifs et de soutien aux patients ayant des besoins complexes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Randomized trial · Consensus signal: Randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0060.005
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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 head0.173
GPT teacher head0.497
Teacher spread0.324 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designRandomized trial
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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