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Enregistrement W1965468254 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs13-p6-07-01

Abstract P6-07-01: Are patient perceptions and expectations about peri-operative imaging for metastatic breast cancer in keeping with current guidelines?

2013· article· en· W1965468254 sur OpenAlexaffabout
Demetrios Simos, B Hutton, Sasha Mazzarello, Ian D. Graham, J-M Caudrelier, SZ Gertler, P Wheatley-Price, Roanne Segal-Nadler, Shiv P. Verma, Xinwei Song, Iryna Kuchuk, M. Clemons

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeConcordanceStage (stratigraphy)AbdomenBreast cancerAsymptomaticRadiologyCancerDiseaseSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The probability of detecting radiologically evident distant metastatic disease in asymptomatic women with primary operable breast cancer is low. Because of this, evidence-based guidelines have been developed to guide physicians on whom to image. Despite these guidelines, peri-operative staging imaging is frequently over-utilized. Relatively little is known about what patients’ perceptions and expectations are regarding peri-operative imaging and whether or not their views are in concordance with the guidelines. We undertook this study in an attempt to answer this question. Methods: A questionnaire on peri-operative imaging to look for distant metastatic disease was given to women with early stage breast cancer who had completed their surgery. The survey questions were developed in a collaborative effort amongst oncologists, epidemiologists and knowledge translation experts. Results: Over a 3 month period, 234 surveys were completed at a large Canadian academic cancer centre. The use of peri-operative imaging to assess the skeleton (e.g. bone scan), thorax (e.g. CT, xray), and abdomen (e.g. CT, MRI or ultrasound) is summarized in Table 1 for the 187 patients (80%) who identified their disease stage. Patient reported perioperative imaging by disease stage Stage 1Stage 2Stage 3No. of patients (%)82/187 (44%)67/187 (36%)38/187 (20%)Median age (range)59 (29-80)57 (27-77)56 (49-65)Peri-operative imaging done for Skeleton in (%)41/82 (50%)47/67 (70%)33/38 (87%)Thorax in (%)48/82 (59%)53/67 (79%)30/38 (79%)Abdomen in (%)34/82 (41%)42/67 (63%)27/38 (71%) The relative proportion of patients undergoing imaging increased with advancing stage. Of the 187 patients, 66% indicated they would want imaging if the chance of finding metastatic disease was ≤10% and half of these patients (i.e. 33%) indicated they would want imaging if the chance was <1%. The most common factors identified as being either extremely (EI) or very important (VI) by patients were: catching the spread of cancer to other parts of the body early (93%), reducing the chance of dying (90%), and providing peace of mind (77%). Avoiding inconvenience, exposure to scans, and extra imaging that will not change length or quality of life, and false alarms were EI or VI in ∼50%. Perceptions of these factors did not differ across disease stage. Although 85% indicated doing whatever their doctor recommended was either EI or VI to them, 72% indicated that they would feel very or somewhat uncomfortable if their physician did not order imaging to look for metastatic disease, even if this was in keeping with the guideline recommendation. Conclusion: Irrespective of evidence-based guidelines, many patients undergo peri-operative imaging. While guidelines tend to address physician behaviour it is evident that patient perceptions and expectations are divergent from the evidence-based guidelines. If patient expectations are, in part, driving excessive imaging, new strategies targeting patient expectations and knowledge are required. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P6-07-01.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
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