La vie pendant et après un cancer gynécologique : résumé des tendances et perspectives actuelles
Bibliographic record
Abstract
La vision de la survivance au cancer a bien évolué au cours des 40 dernières années, au point où elle est maintenant reconnue comme un aspect fondamental des soins oncologiques (Campbell et al., 2019; Halpern et al., 2016; Hewitt et al., 2006; Fitch et al., 2019; Marzorati et al., 2016 Romkey-Sinasac et al., 2021). Les personnes touchées par un cancer gynécologique, que ce soit pendant ou après la maladie, ont besoin de soins physiques et psychologiques adaptés à leur cancer bien au-delà du traitement actif (Beesley et al., 2019). Les populations mal desservies rencontrent davantage d’adversité, en raison de disparités qui se recoupent dans les déterminants sociaux de la santé, profondément rattachés aux obstacles structurels et systémiques entravant l’accès aux soins de santé (Canadian Cancer Statistics Advisory Committee/Comité consultatif des statistiques canadiennes sur le cancer, 2023; Helpman et al., 2022). Le taux d’incidence du cancer et le taux de survie augmentant au Canada, de plus en plus de gens auront besoin de soins de survie (Brenner et al., 2024). En parallèle, les traitements des cancers gynécologiques continuent d’évoluer (Harris, 2019). En assurant l’évaluation continue des patientes et la coordination complète des soins, en plus de promouvoir l’accès aux soins de survie, les infirmières en oncologie jouent un rôle de premier plan (Campbell et al., 2019; Cook et al., 2017; Horrill, 2022). Le présent article donne un aperçu des tendances actuelles, des besoins particuliers en matière de soins des personnes atteintes d’un cancer du col de l’utérus, des ovaires et de l’endomètre, ainsi que des survivantes à ce type de cancers, et des implications pour la pratique infirmière.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".