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Enregistrement W2045881166 · doi:10.5737/1181912x244241247

Using a web-based decision support intervention to facilitate patient-physician communication at prostate cancer treatment discussions

2014· article· en· W2045881166 sur OpenAlexaffvenue
B. Joyce Davison, Michael Szafron, Carl Gutwin, Kishore Visvanathan

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Prostate cancerWeb applicationDecision support systemMedicineOncologyMedical educationCancerNursingComputer scienceInternal medicineWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To measure the preferences and values of men newly diagnosed with prostate cancer (PC) using a web-based decision support technology—the Decision Support Intervention-Prostate Cancer (DSI-PC). Methods: Health information seeking behaviour, factors having an influence on the treatment decision, decision control, and preferred treatment were recorded by the DSI-PC program prior to the treatment consultation. A summary page of responses was provided to each patient to use at treatment discussions. Measures of decision control and decision conflict were measured prior to the treatment discussion, and following a treatment decision. Patient satisfaction was measured after a treatment decision had been made. Results: Forty-nine men completed the DSI-PC program prior to their treatment discussion. Sixty-one per cent shared the summary sheet with their physician/s when discussing treatment options. The majority (63%) of patients wanted access to in-depth or detailed information. Impact of treatment on survival, urinary function, bowel function, and physician’s treatment recommendation were the four factors having the most influence on patients’ treatment decisions. Patients reported high levels of satisfaction with their treatment decision, and involvement in treatment decision making (TDM). Levels of decision conflict were significantly lower (p < 0.001) after a treatment decision was made, and men reported assuming a significantly more active role in TDM than originally preferred (p = 0.038). Conclusions: Results suggest that the DSI-PC intervention may be a useful tool to help patients identify and communicate their values and preferences to physicians at the time of treatment discussions. Key words: prostate cancer, patient-physician communication, decision support intervention

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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