A Systematic Review of Factors Influencing Older Adults’ Hypothetical Treatment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Cancer affects mostly older adults and although research has shown that a significant proportion of seniors do not receive treatment, little is known about the reasons why. Therefore, we conducted a systematic review of reasons why older adults accept or decline cancer treatments. Design: Systematic review of studies reporting on hypothetical cancer treatment scenarios in older patients published between inception of 10 databases and February 2013. Results: Of 17,343 abstracts reviewed, a total of 12 studies were included (sample size 21 to 511). The willingness to be treated varied by the benefits of treatment (ranging from never to always accepting the treatment), the particular side effects of treatment, and previous treatments received/previous treatment experiences (those who were treated previously were more likely to accept the same treatment). Results showed conflicting findings with regard to the impact of age, education (those with lower/higher age/education wanting more benefits before accepting), and family situation (no effect/those who were single were less likely to accept). Conclusion: Willingness among older adults to be treated was most influenced by the extent of benefits and side effects as well as prior treatment experiences. However, little is known about treatment preferences of the oldest old, those with multimorbidity, and preferences for newer agents.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».