The context influences doctors' support of shared decision-making in cancer care
Notice bibliographique
Résumé
Most cancer patients in westernised countries now want all information about their situation, good or bad, and many wish to be involved in decision-making. The attitudes to and use of shared decision-making (SDM) by cancer doctors is not well known. Australian cancer clinicians treating breast, colorectal, gynaecological, haematological, or urological cancer were surveyed to identify their usual approach to decision-making and their comfort with different decision-making styles when discussing treatment with patients. A response rate of 59% resulted in 624 complete surveys, which explored usual practice in discussing participation in decision-making, providing information, and perception of the role patients want to play. Univariate and multivariate analyses were performed to identify predictors of use of SDM. Most cancer doctors (62.4%) reported using SDM and being most comfortable with this approach. Differences were apparent between reported high comfort with SDM and less frequent usual practice. Multivariate analysis showed that specialisation in breast or urological cancers compared to other cancers (AOR 3.02), high caseload of new patients per month (AOR 2.81) and female gender (AOR 1.87) were each independently associated with increased likelihood of use of SDM. Barriers exist to the application of SDM by doctors according to clinical situation and clinician characteristics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».