Information needs of early-stage prostate cancer patients: within- and between-group agreement of patients and health professionals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aims of this study were to analyze agreement on information needs within a group of early-state prostate cancer patients and to compare information preferences of patients with the view of health-care professionals about patients' needs. METHODS: Sample consists of patients (n = 128) and six subgroups of health-care professionals (urologists, n = 32; nurses, n = 95; radiotherapy technologists (RTTs), n = 36; medical oncologists, n = 19; radiation oncologists, n = 12; general practitioners (GPs), n = 10). Information needs have been assessed with 92 questions concerning prostate cancer and its treatment. Respondents judged the importance of addressing each question. Within- and between-group agreements of patients and health-care professional groups were estimated with raw agreement indices as well as chance-corrected Kappa and Gwet's AC1 measures. Finally, group-specific core items rated with high importance as well as high agreement were defined. RESULTS: Patients rated on average (median) half, i.e., 51 out 92 items as essential (interquartile range (IQR) = 36-66), 26 items as desired (IQR = 14-38), and 10 items as avoidable (IQR = 2-22). Within-group agreement on the presented information topics is modest for any participating group (AC1(patients)= 0.319; AC1(professionals) = 0.295-0.398). Agreement between patients and professionals is low too (AC1 = 0.282-0.329). Defining group-specific core sets of information topics results in 51 items being part of at least one core set. Concordance of the item core sets of patients and professionals is moderate with κ = 0.38-0.66, sensitivity of professionals' core sets for patients' preferences varies between 56 and 74%. CONCLUSIONS: Results emphasize the need for dialogue between doctor/professional and patient in identifying the information needed by individual patients and support the importance of shared decision making.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».