Developing a Decision Aid to Support Informed Choices for Newly Diagnosed Patients With Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision aids (DAs) have been developed in several health disciplines to support decision making informed by evidence, such as the benefits and risks of different treatment options. Decision aids can improve the decision-making process by reducing decisional conflict and helping patients to participate in decision making. OBJECTIVE: The aim of this study was to design and develop a DA for treatment decision making in localized prostate cancer in Spain with regard to surgery, radiotherapy, or watchful waiting. INTERVENTIONS/METHODS: We developed a DA based on the principles of the International Patient Decision Aid Standards Collaboration and according to the Ottawa Decision Support Framework. The structural development process involved DA developers, expert feedback, use of the Delphi method, and patient feedback. We conducted a pilot test on 34 men with localized prostate cancer. RESULTS: The DA is a structured booklet. According to the International Patient Decision Aid Standards checklist, the DA scored 22 of 27 points (81.48%). The development process section scored 22 of 24 points (91.6%), and the effectiveness of the decision-making process section scored 6 of 6 (100%). The clinical pilot test yielded positive feedback regarding the design, images, understandability, usability, explanations, and amount of information in the DA. CONCLUSIONS: We developed a Spanish DA with a strong quality score to help patients make an informed choice regarding their prostate cancer treatment. Future research will assess the impact of the DA and its association with improved decision making. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This tool provides information about the risks and benefits of different treatment options and helps patients to understand the importance of their own values for informing treatment choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».