Co-construction d’une formation par concordance destinée aux infirmières et infirmiers en oncologie : enjeux de fertilité chez les jeunes adultes et prise de décision partagée
Bibliographic record
Abstract
Les jeunes adultes (JAs) atteints d’un cancer hématologique doivent rapidement décider de la préservation de leur fertilité avant des traitements gonadotoxiques. Le personnel infirmier, chargé d’accompagner la prise de décision partagée (PDP), peut avoir des perceptions contraignantes (p. ex., rôle infirmier, priorités de traitement), rarement abordées en formation continue. La formation par concordance (FpC), fondée sur des situations cliniques authentiques, pourrait ébranler ces perceptions, notamment en intégrant des JAs dans sa conception. Cette étude visait à co-construire avec des JAs des vignettes pour une FpC destinée aux infirmières afin de soutenir leur accompagnement lors de la PDP en oncofertilité. Un devis de recherche- développement (Bergeron et al., 2020) et le Modèle d’aide à la décision d’Ottawa ont été utilisés. Sept JAs ont participé à quatre rencontres de groupe menant à la création de vignettes selon Charlin et al. (2021). Les transcriptions des rencontres et des vignettes ont été analysés qualitativement (Miles et al., 2020). Trois vignettes et dix questions ont été élaborées, intégrant des défis comme de l’information inadéquate, un timing décisionnel difficile et une communication interactive. Sept composantes liées aux besoins décisionnels (p. ex., écart entre décision et trajectoire de vie, état de choc) et dix liées au soutien (p. ex., maintenir la confiance, rôles variables selon la relation amoureuse) ont émergé. Une négociation du rôle infirmier, liée à des aspects déontologiques et aux compétences, a été documentée. L’inclusion des JAs et le recours à la FpC apparaissent prometteurs pour développer des formations favorisant le savoir-agir complexe infirmier en oncofertilité.
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 | 0.013 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".