Les soins infirmiers en oncologie au 21e siècle : voir le cancer comme une maladie chronique
Bibliographic record
Abstract
Environ la moitié des Nord-Américains recevront un diagnostic de cancer au cours de leur vie lifetimes (Brenner et al., 2020). Grâce à l’amélioration des méthodes de dépistage et des traitements, le nombre de survivants du cancer connaît une croissance exponentielle. D’ici 2022, on s’attend à ce qu’il atteigne les 18 millions aux États-Unis (Henley et al., 2020). Selon des données recueillies en 2014, on estime que 63 % de la population canadienne ayant un cancer survivra 5 ans ou plus, comparativement à 55 % au début des années 1990, et à 25 %, dans les années 1940 (Brenner et al., 2020). On considère généralement comme survivant du cancer un patient ayant terminé un traitement à visée curative qui ne reçoit plus que des soins axés sur le suivi, la prévention des effets indésirables liés au traitement et des traitements d’entretien (ex. endocrinothérapie) (Medicine & Council, 2006). Cependant, un nouveau groupe de survivants est apparu dans les dix dernières années : celui des personnes qui vivent des années durant avec un cancer incurable grâce à un traitement continu.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".