What Is the Effectiveness of Patient Decision Aids for Cancer-Related Decisions? A Systematic Review Subanalysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the effectiveness of patient decision aids when used with patients who face cancer-related decisions. PATIENTS AND METHODS: Two reviewers independently screened the 105 trials in the original 2017 Cochrane review to identify eligible trials of patient decision aids across the cancer continuum. Primary outcomes were attributes of the choice and decision-making process. Secondary outcomes were patient behavior and health system effects. A meta-analysis was conducted for similar outcome measures. RESULTS: Forty-six trials evaluated patient decision aids for cancer care, including 27 on screening decisions (59%), 12 on treatments (26%), four on genetic testing (9%), and three on prevention (6%). Common decisions were aboutprostate cancer screening (30%), colorectal cancer screening (22%), breast cancer treatment (13%), and prostate cancer treatment (9%). Compared with the control groups (usual care or alternative interventions), the patient decision aid group improved the match between the chosen option and the features that mattered most to the patient as demonstrated by improved knowledge (weighted mean difference, 12.88 of 100; 95% CI, 9.87 to 15.89; 24 trials), accurate risk perception (risk ratio [RR], 1.77; 95% CI, 1.22 to 2.56; six trials), and value-choice agreement (RR, 2.76; 95% CI, 1.57 to 4.84; nine trials). Compared with controls, the patient decision aid group improved the decision-making process with decreased decisional conflict (weighted mean difference, -9.56 of 100; 95% CI, -13.90 to -5.23; 12 trials), reduced clinician-controlled decision making (RR, 0.57; 95% CI, 0.41 to 0.79; eight trials), and fewer patients being indecisive (RR, 0.59; 95% CI, 0.45 to 0.78; nine trials). CONCLUSION: Patient decision aids improve the attributes of the choice made and decision-making process for patients who face cancer-related decisions.
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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 | 0,052 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».