Patient‐focussed decision‐making in early‐stage prostate cancer: insights from a cognitively based decision aid
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the cognitive processes of early-stage prostate cancer patients as they determined which treatment they preferred, using our cognitively based decision aid. METHOD: The aid was a one-to-one interview that included the structured presentation of information, listing exercises in which the patient identified attributes important to his decision, and trade-off exercises to help him weigh and integrate those attributes together. At various points of the interview, patients identified the attributes they felt were important to their decision, rated their treatment options and completed standardized assessments relating to their decision. In addition, patients participated in a follow-up interview at the time they made their actual treatment decision and again 3 months later. RESULTS: Sixty of 70 (86%) of the invited patients participated in the study. Participating patients identified a median of four important attributes (range 1-10); 36 different attributes were identified at some point in the interview by the group. During the interview, 78% of patients changed which attributes they considered important, and 72% changed their treatment ratings. Stability of treatment choice after the interview and lack of regret after the decision were each positively associated with increasing differentiation between treatment options over time. CONCLUSIONS: The decision process appears to be dynamic for the patients with great variability across patients in what is important to the decision. Increasing stability of choice and lack of regret appear to be related positively to increasing difference over time in how attractive the preferred option is over its closest competitor, rather than to the size of the difference at any one point in time.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».