Development of instruments to measure the quality of breast cancer treatment decisions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with early-stage breast cancer face a multitude of decisions. The quality of a decision can be measured by the extent to which the treatment reflects what is most important to an informed patient. Reliable and valid measures of patients' knowledge and their goals and concerns related to breast cancer treatments are needed to assess the decision quality. OBJECTIVE: To identify a set of key facts and goals relevant to each of three breast cancer treatment decisions (surgery, reconstruction and adjuvant chemotherapy and hormone therapy) and to evaluate the validity of the methods used to identify them. METHODS: Candidate facts and goals were chosen based on evidence review and qualitative studies with breast cancer patients and providers. Cross-sectional surveys of patients and providers were conducted for each decision. The accuracy, importance and completeness of the items were examined. RESULTS: Thirty-eight facts (11-14 per decision) and 27 goals (8-10 per decision) were identified. An average of 17 patients and 21 providers responded to each survey. The sets of facts were accurate and complete for all three decisions. The sets of goals and concerns were important for surgery and reconstruction, but not chemotherapy/hormone therapy. Patients and providers disagreed about the relative importance of several key facts and goals. CONCLUSIONS: Overall, breast cancer patients and providers found the sets of facts and goals accurate, important and complete for three treatment decisions. Because patients' and providers' perspectives are different, it is vital that instrument development should include items reflecting both views.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».