Shared decision making and decisional conflict in the Management of Vestibular Schwannoma: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with vestibular schwannomas (VS) are faced with complex management decisions. Watchful waiting, surgical resection, and radiation are all viable options with associated risks and benefits. We sought to determine if patients with VS experience decisional conflict when deciding between surgery or non-surgical management, and factors influencing the degree of decisional conflict. METHODS: A prospective cohort study in two tertiary ambulatory skull-base clinics was performed. Patients with newly diagnosed or newly growing vestibular schwannomas were recruited. Patients were given a demographic form and the decisional conflict scale (DCS), a validated measure to assess the degree of uncertainty when making medical decisions. The degree of shared decision making (SDM) experienced by the patient and physician were assessed via the SDM-Q-10 and SDM-Q-Doc questionnaires, respectively. Non-parametric statistics were used. Questionnaires and demographic information were correlated with DCS using Spearman correlation coefficient and Mann-Whitney U. Logistic regression was performed to determine factors independently associated with DCS scores. RESULTS: Seventy-seven patients participated (55% female, aged 37-81 years); VS ranged in size from 2 mm-50 mm. Significant decisional conflict (DCS score 25 or greater) was experienced by 17 (22%) patients. Patients reported an average SDM-Q-10 score of 86, indicating highly perceived level of SDM. Physician and patient SDM scores were weakly correlated (p = 0.045, Spearman correlation coefficient 0.234). DCS scores were significantly negatively correlated with a decision to pursue surgery, presence of a trainee, and higher SDM-Q-10 score. DCS was higher with female gender. Using logistic regression, the SDM-Q-10 score was the only variable associated with significantly reduced DCS. CONCLUSIONS: About one fifth of patients deciding how to manage their vestibular schwannoma experienced a significant degree of decisional conflict. Involving the patients in the process through shared decision-making significantly reduced the degree of uncertainty patients experienced.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».