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Record W7078317850 · doi:10.5737/23688076354543

Évaluer l’efficacité d’une formation sur la neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie pour améliorer les compétences des infirmières en soins oncologiques

2025· article· fr· W7078317850 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicGeochemistry and Geologic Mapping
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychiatric comorbidityEnvironmental reportingPoison control

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : La neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie (NPIC) est un effet secondaire important qui affecte profondément la qualité de vie (QDV) des patients. L’infirmière, qui s’occupe de l’évaluation et de l’éducation du patient, de même que de la gestion des symptômes, est amenée à améliorer la qualité des soins. La présente étude vise à évaluer l’efficacité d’un programme pédagogique sur la NPIC pour améliorer les compétences des infirmières dans sa gestion au Kenyatta National Hospital (KNH) au Kenya. Méthodologie : L’étude a été approuvée par le comité d’éthique de recherche de l’établissement. Nous avons employé un devis quasi expérimental prétest-post-test avec le groupe témoin, auquel ont participé 43 infirmières du centre de cancérologie. Un questionnaire autoadministré a servi à recueillir des données en avril 2023 (référence) et en février 2024 (suivi après 6 mois). Les infirmières ont effectué une formation de deux jours en juillet et août 2023. L’analyse s’est basée sur des statistiques descriptives ainsi que des tests t pour échantillons appariés. Ces résultats ont donné lieu à une comparaison d’un score global de compétence dont la valeur p < 0,005 est considérée comme significative. Résultats : Des 43 répondants, 67,4 % étaient des femmes, 62,8 % avaient un diplôme en soins infirmiers et 27,9 % détenaient un baccalauréat en sciences infirmières. Plus de la moitié (58,1 %) avait cinq ans ou moins d’expérience en oncologie, et 83,7 % n’avaient pas de formation officielle en oncologie. La sensibilisation aux facteurs de risque de la NPIC s’est grandement améliorée après la formation; le facteur de risque qu’est l’âge était mieux pris en compte et est passé de 67,4 % à 97,4 % (p = 0,0005) et la connaissance de l’antécédent de tabagisme est passé de 60,5 % à 92,3 % (p = 0,0003). La connaissance des agents chimiothérapeutiques associés à la NPIC a bondi de 16,3 % à 56,4 % (p = 0,0006). Quant aux connaissances des symptômes et à la sensibilisation à la faiblesse musculaire, elles se sont améliorées, passant de 62,8 % à 94,9 % (p = 0,0008). Pour ce qui est de la sensibilisation au traitement, la connaissance de l’efficacité du Duloxetine est passée de 60,5 % à 100 % (p = 0,0001). En ce qui concerne les pratiques des infirmières, les réponses « Jamais » ont diminué de 9,3 % à 0 %, et les réponses « Fréquemment » ont augmenté de 4,7 % à 69,2 %. Dans l’ensemble, le score moyen de la fréquence du dépistage de la NPIC est passé de 4,1 (écart-type de 2,0) à 6,8 (écart-type de 1,4) (p = 0,0000). Le score global des connaissances en matière de NPIC (p < 0,0001) et les scores de pratique (p < 0,0001) ont tous deux augmenté de manière significative. Le score global de compétence est passé d’une moyenne de 32,5 (écart-type = 7,8) à 46,1 (écart-type = 5,6) (p < 0,0001). Conclusion et recommandation : La formation sur la NPIC a permis d’améliorer les compétences des infirmières. Il faudrait mettre sur pied un programme de formation continu sur la NPIC et les effets de la chimiothérapie ainsi qu’un programme de mentorat pour améliorer la qualité de soins. De plus, le programme de formation sur la NPIC doit être enseigné dans le cadre du programme pédagogique du ministère de la Santé. Mots-clés : neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie, compétence, infirmières, éducation, soins oncologiques

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.027

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.267 · 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 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".

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Published2025
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