Chronique spécialisée : Dépistage de la détresse : l’intervention est une fonction essentielle des infirmières en oncologie
Bibliographic record
Abstract
Le dépistage systématique de la détresse parmi les différents groupes de patients atteints de cancer est une pratique qui s’est progressivement répandue dans le monde ces derniers temps puisque la conceptualisation de la détresse veut que cette dernière soit le sixième signe vital. Dans l’ensemble du Canada, l’expérience que l’on possède du dépistage de la détresse grandit à mesure que les établissements de soins en cancérologie mettent en oeuvre des programmes de dépistage. Les premiers enseignements tirés de ces efforts soulignaient la nécessité d’une approche programmatique et l’importance des infirmières en oncologie sur le plan du dépistage et de la prestation des interventions initiales visant à combattre la détresse. Jusqu’à présent, peu d’écrits reflètent la perspective infirmière sur le rôle des soins infirmiers en oncologie au sein d’un programme de dépistage de la détresse et sur la façon d’aborder les préoccupations des patients. Cet article décrit les idées actuelles en matière de détresse; explore la manière dont le dépistage de la détresse et les interventions pour la combattre font partie intégrante de la pratique infirmière en oncologie; partage les expériences et apprentissages initiaux d’infirmières en cancérologie relativement à la mise en oeuvre d’initiatives de dépistage de la détresse.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".