Patient decision aids for cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although patient decision aids (pDAs) are effective, widespread use of pDAs for cancer treatment has not been achieved. The objectives of this study were to perform a systematic review to identify alternate types of decision support interventions (DSIs) for cancer treatment and a meta-analysis to compare the effectiveness of these DSIs to pDAs. METHODS: The inclusion criteria for the study were: 1) all published studies using a randomized, controlled trial design, and 2) DSIs involving treatment decision-making for breast, prostate, colorectal, and/or lung cancer. For this analysis, DSIs were classified as pDAs if: 1) one reported outcome measure mapped onto the International Patient Decision Aids Standards Collaboration effectiveness criterion, and 2) the DSI was evaluated relative to standard consultation. Random effects models were used to compare the effectiveness of pDAs relative to other identified DSIs for reported outcomes. RESULTS: A total of 71 studies were reviewed, and 24 met the inclusion criteria. Overall, there were no significant differences in knowledge, satisfaction, anxiety, or decisional conflict scores between pDAs and other DSIs. CONCLUSIONS: This study showed that the effectiveness of other DSIs, including question prompt lists and audiorecording of the consultation, is similar to pDAs. This is important because it may be that these less complex DSIs may be all that is necessary to achieve similar outcomes as pDAs for cancer treatment.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».