Oral Endocrine Therapy Nonadherence, Adverse Effects, Decisional Support, and Decisional Needs in Women With Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral endocrine therapy (OET) such as tamoxifen or aromatase inhibitors reduces recurrence and mortality for the 75% of breast cancer survivors (BCSs) with a diagnosis of estrogen receptor-positive breast cancer. Because many BCSs decide not take OET as recommended because of adverse effects, understanding BCSs' decisional supports and needs is foundational to supporting quality OET decision making about whether to adhere to OET. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine literature pertaining to OET nonadherence and adverse effects using the Ottawa Decision Support Framework categories of decisional supports and decisional needs because these factors potentially influence OET use. METHODS: A systematic literature search was performed in PubMed and CINAHL using combined search terms "aromatase inhibitors and adherence" and "tamoxifen and adherence." Studies that did not meet criteria were excluded. Relevant data from 25 publications were extracted into tables and reviewed by 2 authors. RESULTS: Findings identified the impact of adverse effects on OET nonadherence, an absence of decisional supports provided to or available for BCSs who are experiencing OET adverse effects, and the likelihood of unmet decisional needs related to OET. CONCLUSIONS: Adverse effects contribute to BCSs decisions to stop OET, yet there has been little investigation of the process through which that occurs. This review serves as a call to action for providers to provide support to BCSs experiencing OET adverse effects and facing decisions related to nonadherence. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Findings suggest BCSs prescribed OET have unmet decisional needs, and more decisional supports are needed for BCSs experiencing OET adverse effects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».