A treatment trade‐off based decision aid for patients with locally advanced non‐small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To describe the structure and use of a decision aid for patients with locally advanced non-small cell lung cancer (LA-NSCLC) who are eligible for combined-modality treatment (CMT) or for radiotherapy alone (RT). METHODS: The aid included a structured description of the treatment options and trade-off exercises designed to help clarify the patient's values for the relevant outcomes by determining the patient's survival advantage threshold (the increase in survival conferred by CMT over RT that the patient deemed necessary for choosing CMT). Additional outcome measures included each patient's strength of treatment preference, decisional conflict, objective understanding of survival information, decisional role preference, and evaluation of the aid itself. RESULTS: Twenty-five patients met the eligibility criteria for study. Of these, seven declined the decision aid because they had a clear treatment preference (four chose CMT and three chose RT). The remaining 18 participants completed the decision aid; 16 chose CMT and two chose RT. All 18 patients wished to participate in the decision to some extent. All patients reported that using the decision support was useful to them and recommended its use for others. No patient or physician reported that the aid interfered with the physician-patient relationship. Patients' 3-year survival advantage thresholds, and their median survival advantage thresholds, were each strongly correlated with their strengths of treatment preference (rho=0.80, P < 0.001 and rho=0.77, P < 0.001, respectively). For all but one patient, either their 3-year or median survival threshold was consistent with their final treatment choice. Eight patients reported a stronger treatment preference after using the decision aid. CONCLUSIONS: We conclude that a treatment trade-off based decision aid for patients with locally advanced non-small cell lung cancer is feasible, that it demonstrates internal consistency and convergent validity, and that it is favourably evaluated by patients and their physicians. The aid seems to help patients understand the benefits and risks of treatment and to choose the treatment that is most consistent with their values.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».