Impact of Health Information-Seeking Behavior and Personal Factors on Preferred Role in Treatment Decision Making in Men With Newly Diagnosed Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer (PC) patients continue to have unmet information needs at the time of diagnosis and are often unable to communicate their preferences to physicians at the time of the treatment consultation. OBJECTIVE: The objective of the study was to determine the impact of health information-seeking behavior (HISB) and personal factors on patients' preferred role in treatment decision making (TDM). METHODS: Participants consisted of 150 men with newly diagnosed PC seen at 2 urology clinics in western Canada. A survey questionnaire was used to gather information on HISB, personal factors influencing treatment choice, and decision control. RESULTS: More than 90% of the participants reported a preference to play either an active or collaborative role in TDM and having either an "intense" or "complementary" HISB. No significant association was found between HISB and preferred role in TDM. Impact of treatment on survival and urinary function and the urologist's recommendation were identified as the 3 main factors influencing the treatment decision. CONCLUSIONS: At the time of diagnosis, the majority of men want to be involved in TDM and have access to information. Our findings suggest that the type and amount of information men want to access are dependent on HISB. Assessing factors having an impact on TDM may prove useful to guide patient-clinician treatment discussions. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This survey provides clinicians with a method to assess information and decision preferences of men with newly diagnosed PC and factors having an influence on treatment choice.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».