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Enregistrement W2115416285

Helping patients with localized prostate cancer reach treatment decisions.

2010· article· en· W2115416285 sur OpenAlexaff
Kathryn A. Birnie, John W. Robinson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegretPsychosocialProstate cancerProstatectomyMedicineBrachytherapyDecision aidsFamily medicineRadiation treatment planningRadiation therapyCancerAlternative medicineSurgeryInternal medicinePsychiatryComputer sciencePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To highlight the role of psychosocial variables in treatment decision making for patients with localized prostate cancer and how family physicians can be of most help to such patients in facilitating good treatment choices. QUALITY OF EVIDENCE: PubMed was searched, and articles relevant to the psychosocial aspects of localized prostate cancer treatment decision making were included. Articles were excluded when they clearly specified inclusion of men with metastatic disease. This is not a systematic review, and recommendations made are drawn from studies of level II or III evidence. MAIN MESSAGE: The optimal strategy for managing localized prostate cancer has not been established and currently includes a number of potential options: active surveillance, radical prostatectomy, external beam radiotherapy, brachytherapy, and cryoablation. Consequently, men often struggle during the decision-making process, and some later regret their decisions. With an increased awareness of the psychosocial aspects of patient decision making, family physicians can help patients make better decisions. CONCLUSION: Family physicians can help minimize the decisional regret experienced by patients after treatment by encouraging patients to consider their values and social supports, as well as the accuracy and appropriateness of the information used in the decision-making process.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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