Understanding Medical Decision-making in Prostate Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
The availability of several treatment options for prostate cancer creates a situation where patients may need to come to a shared decision with their health-care team regarding their care. Shared decision-making (SDM) is the concept of a patient and a health-care professional collaborating to make decisions about the patient's treatment course. Nurse navigators (NNs) are health-care professionals often involved in the SDM process. The current project sought to evaluate the way in which patients with prostate cancer make decisions regarding their care and to determine patients' perspectives of the role of the NN in the SDM process. Eleven participants were recruited from the Prostate Assessment Centre by a NN. They were interviewed via telephone and their responses were analyzed using thematic analysis. Five interacting factors were determined to influence the way participants made decisions including level of anxiety, desire to maintain normalcy, support system quality, exposure to cancer narratives, and extent of practical concerns. NNs were found to increase knowledge, decrease indecision, and provide reassurance for participants. Based on the beneficial aspects of NN interaction reported in this study, the use of NNs in SDM programs should be encouraged. The results of the study demonstrate the complexity of the decision-making process when it comes to prostate cancer treatment. The factors elucidated in the study should be considered during the development and implementation of prostate cancer SDM programs.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».