The Role of Disease Label in Patient Perceptions and Treatment Decisions in the Setting of Low-Risk Malignant Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The cancer disease label may lead to overtreatment of low-risk malignant neoplasms owing to a patient's emotional response or misunderstanding of prognosis. Decision making should be driven by risks and benefits of treatment and prognosis rather than disease label. Objective: To determine whether disease label plays a role in patient decision making in the setting of low-risk malignant neoplasms and to determine how the magnitude of the disease-label effect compares with preferences for treatment and prognosis. Design, Setting, and Participants: A discrete choice experiment conducted using an online survey of 1314 US residents in which participants indicated their preferences between a series of 2 hypothetical vignettes describing the incidental discovery of a small thyroid lesion. Vignettes varied on 3 attributes: disease label (cancer, tumor, or nodule); treatment (active surveillance or hemithyroidectomy); and risk of progression or recurrence (0%, 1%, 2%, or 5%). The independent associations of each attribute with likelihood of vignette selection was estimated with a Bayesian mixed logit model. Main Outcomes and Measures: The preference weight of the cancer disease label was compared with preference weights for other attributes. Results: In 1068 predominantly healthy respondents (605 women and 463 men) with a median age of 35 years (range, 18-78 years), the cancer disease label played a considerable role in respondent decision making independent of treatment offered and risk of progression or recurrence. Participants accepted a 4-percentage-point increase in risk of progression or recurrence (from 1% to 5%) to avoid labeling their disease as cancer in favor of nodule (marginal rate of substitution [MRS], 1.0; 95% credible interval [CrI], 0.9-1.1). Preference for the nodule label instead of cancer was similar in magnitude to the preference for active surveillance over surgery (MRS, 1.0; 95% CrI, 0.9-1.1). Conclusions and Relevance: Disease label plays a role in patient preference independent of treatment risks or prognosis. Raising the threshold for biopsy or removing the word cancer from the disease label may mitigate patient preference for aggressive treatment of low-risk lesions. Health care professionals should emphasize treatment risks and benefits and natural disease history when supporting treatment decisions for potentially innocuous epithelial malignant neoplasms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».