Societal preferences in the treatment of pediatric medulloblastoma: Balancing risk of death and quality of life
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medulloblastoma is the most prevalent childhood brain cancer. Children with medulloblastoma typically receive a combination of surgery, radiation, and chemotherapy. The survival rate is high but survivors often have sequelae from radiotherapy of the entire developing brain and spinal cord. Ongoing genetic studies have suggested that decreasing the dose of radiation might be possible among children with favorable molecular variants; however, this may result in an increased disease recurrence. As such, there is a need to investigate the nature of trade-offs that individuals are willing to make regarding the treatment of medulloblastoma. METHOD: We used best-worst scaling to estimate the importance of attributes affecting the general public's decision making around the treatment of medulloblastoma. After conducting focus groups, we selected three relevant attributes: (1) the accuracy of the genetic test; (2) the probability of serious adverse effects of the treatment(s); and (3) the survival rate. Using the paired method, we applied a conditional logit model to estimate preferences. RESULTS: In total, 3,006 respondents (51.3% female) with an average age of 43 years answered the questionnaires. All coefficients were statistically significantly different from zero and the attribute levels of adverse effects and the survival rate had the most impact on individuals' stated decision making. CONCLUSION: Overall, respondents showed high sensitivity to children experiencing disability particularly in the setting of a good prognosis. However, among children with poor prognostic molecular variants, participants showed tolerance about having a child with mild and partial disability compared to a low rate of survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».