Does prognostic uncertainty affect discussions of prognosis? Lessons from a survey of hematologic oncologists.
Notice bibliographique
Résumé
45 Background: Although recent advances in cancer therapy have improved survival for patients with solid tumors, they have also increased the complexity of prognostication (Temel, JCO 2016). Prognostic uncertainty is particularly prevalent in hematologic oncology (LeBlanc, JOP 2014) and potentially a barrier to timely end-of-life (EOL) communication (Odejide, JCO 2016). Methods: In 2015, we mailed a 30-item survey to a national sample of hematologic oncologists randomly selected from the American Society of Hematology directory. The survey was developed through focus groups (n = 20) and cognitive debriefing (n = 5). We aimed to characterize respondents’ reports of prognostic discussions, as well as their timeliness and content. Results: We received 349 surveys from 48 states (response rate: 57%). Median time in practice was 25 years and 57% practiced in community settings. Overall, 60% reported discussing prognosis with “most” ( > 95%) of their patients. Those with < 15 years clinical experience (AOR = 0.54, 95% CI 0.31, 0.94) and those considering prognostic uncertainty to be a barrier to EOL care (AOR = 0.57, 95% CI 0.35, 0.92) were less likely to have prognostic discussions with “most” of their patients. When discussing prognosis, almost all (98%) reported typically having an initial discussion at diagnosis or during a period of stability; however, 18% reported either never readdressing prognosis or doing so only when death is clearly imminent. In terms of preferred terminology, 57% reported routinely having “general discussions of potentially curable disease,” while 43% preferred providing specific data such as percent chance of survival or median survival. Conclusions: The majority of hematologic oncologists in this large cohort reported discussing prognosis with their patients, but doing so qualitatively, focusing on whether cure is possible. About one-fifth reported not readdressing prognosis in a timely manner. These suggest that the prognostic uncertainty common with blood cancers fosters missed opportunities to convey what is known about prognosis. Given the growing difficulty in solid tumor prognostication, these data may foreshadow coming communication gaps for oncology as a whole.
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».