Creation of a new clinical framework – why women choose mastectomy versus breast conserving therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical medicine has lagged behind other fields in understanding and utilizing frameworks to guide research. In this article, we introduce a new framework to examine why women choose mastectomy versus breast conserving therapy in early stage breast cancer, and highlight the importance of utilizing a conceptual framework to guide clinical research. METHODS: The framework we present was developed through integrating previous literature, frameworks, theories, models, and the author's past research. RESULTS: We present a conceptual framework that illustrates the central domains that influence women's choice between mastectomy versus breast conserving therapy. These have been organized into three broad constructs: clinicopathological factors, physician factors, and individual factors with subgroups of sociodemographic, geographic, and individual belief factors. The aim of this framework is to provide a comprehensive basis to describe, examine, and explain the factors that influence women's choice of mastectomy versus breast conserving therapy at the individual level. CONCLUSION: We have developed a framework with the purpose of helping health care workers and policy makers better understand the multitude of factors that influence a patient's choice of therapy at an individual level. We hope this framework is useful for future scholars to utilize, challenge, and build upon in their own work on decision-making in the setting of breast cancer. For clinician-researchers who have limited experience with frameworks, this paper will highlight the importance of utilizing a conceptual framework to guide future research and provide an example.
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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 | 0,050 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».