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Record W858554319 · doi:10.22005/bcu.17878

Est-ce que le massage contribue, en soins palliatifs, à diminuer la douleur, l'anxiété et la dépression chez les personnes atteintes d'un cancer en phase terminale ?

2012· article· fr· W858554319 on OpenAlexaboutno aff
Justine Brea, Camille Randin

Bibliographic record

VenueBCU · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Le vieillissement démographique et l’augmentation des maladies chroniques induisent un développement des soins palliatifs et des thérapies complémentaires. Les recherches suggèrent que le massage peut être utilisé afin de soulager les symptômes des personnes atteintes d’un cancer en phase terminale tels que la douleur, l’anxiété et la dépression. Objectif : Identifier l’effet du massage sur la diminution de la douleur, l’anxiété et la dépression chez les personnes atteintes d’un cancer en phase terminale en soins palliatifs. Méthodes : Critères d’inclusion : Adultes atteints d’un cancer en phase terminale souffrant de douleur, d’anxiété ou de dépression. Intervention : massage. Type de recherche : revue de littérature. Stratégies de recherche : Consultation de CINAHL et PubMed : 75 études répertoriées. 8 articles sélectionnés pour la revue de littérature datant de 2000 à 2011. Synthèse des données : 8 études analysées avec la Grille Laval et réorganisées sous forme d’un tableau. Les résultats ont été extraits et insérés dans une synthèse narrative. Résultats : La majorité des études démontrent une diminution des symptômes à court terme et parfois à long terme. Une étude ne démontre aucun résultat significatif. Conclusion : Le faible nombre d’études et leur échantillon souvent restreint est la principale limite rencontrée. Toutefois, au vue d’une certaine unanimité des résultats, plusieurs auteurs recommandent l’introduction du massage en tant qu’intervention intégrée dans les soins oncologiques et encouragent le développement de la recherche sur ce thème afin d’appuyer les résultats déjà présents.

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.039
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: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.047

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.039
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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 head0.050
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.381 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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