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Enregistrement W2908879255 · doi:10.1007/s10549-019-05132-z

National consensus recommendations on patient-centered care for ductal carcinoma in situ

2019· review· en· W2908879255 sur OpenAlexafffund
Anna R. Gagliardi, Frances C. Wright, Nicole J. Look Hong, Gary Groot, Lucy Helyer, Pamela Meiers, May Lynn Quan, Robin Urquhart, Rebecca Warburton

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFoothills Medical CentreUniversity of CalgarySaskatoon City HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of SaskatchewanDalhousie UniversityUniversity Health NetworkToronto General HospitalHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésDuctal carcinomaBreast cancerMedicineIn situCarcinoma in situMEDLINEOncologyInternal medicineCancerPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this research was to generate recommendations on strategies to achieve patient-centered care (PCC) for ductal carcinoma in situ (DCIS). METHODS: Thirty clinicians (surgeons, medical/radiation oncologists, radiologists, nurses, navigators) who manage DCIS and 32 DCIS survivors aged 18 or older were nominated. Forty-six recommendations to support PCC for DCIS were derived from primary research, and rated in a two-round Delphi process from March to June 2018. RESULTS: A total of 29 clinicians and 27 women completed Round One, and 28 clinicians and 22 women completed Round Two. The 29 recommendations retained by both women and clinicians reflected the PCC domains of fostering patient-physician relationship (5), exchanging information (5), responding to emotions (1), managing uncertainty (4), making decisions (9), and enabling patient self-management (5). An additional 13 recommendations were retained by women only: fostering patient-physician relationship (1), exchanging information (3), responding to emotions (2), making decisions (3), and enabling patient self-management (4). Some recommendations refer to processes (i.e., ask questions about lifestyle or views about risks/outcomes to understand patient preferences); others to tools (i.e., communication aid). Panelists recommended a separate consensus process to refine the language that clinicians use when describing DCIS. CONCLUSIONS: This is the first study to generate guidance on how to achieve PCC for DCIS. Organizations that deliver or oversee health care can use these recommendations on PCC for DCIS to plan, evaluate, or improve services. Ongoing research is needed to develop communication tools, and establish labels and language for DCIS that optimize communication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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