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Enregistrement W2587537833 · doi:10.1200/jco.2014.32.30_suppl.192

Examining health beliefs: Why mastectomies are on the rise.

2014· article· en· W2587537833 sur OpenAlexaffabout
Andrea Covelli, Nancy N. Baxter, Margaret I. Fitch, Frances C. Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMastectomyBreast cancerNonprobability samplingGrounded theoryFamily medicinePopulationQualitative researchGeneral surgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

192 Background: Rates of unilateral (UM) and contralateral prophylactic mastectomy (CPM) for early-stage breast cancer (ESBC) have been increasing. To understand this increase we sought the perspectives of patients who chose UM+/-CPM and treating surgeons. Methods: Applying the Health-Belief Model, we completed a qualitative study examining the surgeon’s practice and patient’s decision-making that resulted in the choice for mastectomy. Purposive sampling identified women across Toronto, Canada who were candidates for breast conserving therapy (BCT) but underwent UM+/-CPM. Academic and community breast surgeons from across Ontario, Canada and the United States were also recruited. Data were collected through semi-structured interviews, this continued until data saturation was reached. Constant comparative analysis identified key ideas. Results: 29 patients and 45 surgeons completed interviews. The dominant theme was a ‘misperceived threat’. Despite surgeons describing the high survivability of ESBC, patients greatly overestimated the threat of ESBC and strived to eliminate this threat by choosing mastectomy. Surgeons described BCT and UM as equivalent treatment options for ESBC, and often recommended BCT. In this average-risk population CPM was discouraged by the surgeons describing no survival advantage; despite this, women requested UM+CPM. Personal cancer experiences with family and friends were extremely influential in women’s request for UM+/-CPM. Previous negative experiences translated into an overestimated risk of recurrence, contralateral cancer, metastasisand subsequent death. Despite evidence-based consultations, patients misperceived the risks and severity of ESBC, and believed that by choosing UM+/-CPM they would live longer. Most women did not perceive any risks of undergoing mastectomy, yet many had ongoing issues with disturbed skin sensation, cosmesis and body image. Conclusions: A previous cancer experience was influential in the choice for UM+CPM. Despite surgeons counseling otherwise, women greatly overestimated the risk of ESBC and misperceived the benefits of mastectomy. Improved discussion of patient sources of information and fears around survival would benefit surgical consultations.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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