Interventions are needed to support patient–provider decision-making for DCIS: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prognostic and treatment uncertainty make ductal carcinoma in situ (DCIS) complex to manage. The purpose of this study was to describe research that evaluated DCIS communication experiences, needs and interventions among DCIS patients or physicians. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL and The Cochrane Library were searched from inception to February 2017. English language studies that evaluated patient or physician DCIS needs, experiences or behavioural interventions were eligible. Screening and data extraction were done in duplicate. Summary statistics were used to describe study characteristics and findings. RESULTS: A total of 51 studies published from 1997 to 2016 were eligible for review, with a peak of 8 articles in year 2010. Women with DCIS lacked knowledge about the condition and its prognosis, although care partners were more informed, desired more information and experienced decisional conflict. Many chose mastectomy or prophylactic mastectomy, often based on physician's recommendation. Following treatment, women had anxiety and depression, often at levels similar to those with invasive breast cancer. Disparities were identified by education level, socioeconomic status, ethnicity and literacy. Physicians said that they had difficulty explaining DCIS and many referred to DCIS as cancer. Despite the challenges reported by patients and physicians, only two studies developed interventions designed to improve patient-physician discussion and decision-making. CONCLUSIONS: As most women with DCIS undergo extensive treatment, and many experience treatment-related complications, the paucity of research on PE to improve and support informed decision-making for DCIS is profound. Research is needed to improve patient and provider discussions and decision-making for DCIS management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».