Exploring Cancer Treatment Decision-Making by Patients: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Using an interview-guided survey, our descriptive study aimed to document the extent to which cancer patients perceive they are involved in making treatment decisions and the factors that influence patient involvement. PATIENTS AND METHODS: Our study enrolled patients from a Canadian ambulatory oncology program who were undergoing chemotherapy or radiation therapy, or both, for cancer. The adapted Control Preferences Scale was used to survey perceived and preferred roles in decision-making. The study survey also included items from the Decisional Conflict Scale and the Preparation for Decision-Making Scale. RESULTS: Of 192 participants, 98 (51%) perceived that they were offered treatment choices. Of those 98, 47 (48%) thought that the options were presented equally. Compared with the patients not offered choices, those who were given choices were less passive (4% vs. 29%, p < 0.001) and more satisfied (100% vs. 95%, p < 0.03) in decision-making. Participants whose preferred and perceived roles were different would have preferred more involvement in decision-making. To attain the preferred involvement, patients wanted to receive more information on treatment options, to be given a choice, to have more discussion with the health care team, and to have providers better listen to their needs. CONCLUSIONS: Only half of surveyed patients thought that they were offered choices for their cancer treatment. When offered choices, patients were more active in decision-making. Further initiatives are required to determine approaches for supporting patients with cancer so that they can be more involved in decision-making.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».