Adolescent and Young Adult Cancer Patients’ Experiences With Treatment Decision-making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents and young adults (AYAs) with cancer generally want to engage in decision-making but are not always able to do so. We evaluated cancer treatment decision-making among AYAs, including decisional engagement and regret. METHODS: We surveyed 203 AYA patients with cancer aged 15 to 29 (response rate 74%) treated at a large academic center and their oncologists. Patients were approached within 6 weeks of diagnosis and asked to report decision-making preferences and experiences (Decisional Roles Scale) and the extent to which they regretted their initial treatment decision (Decisional Regret Scale) assessed at baseline and 4 and 12 months later. RESULTS: A majority of AYAs (58%) wanted to share responsibility for decision-making with oncologists; half (51%) preferred limited involvement from parents. Although most AYAs held roles they preferred, those who did not reported holding more passive roles relative to oncologists (P < .0001) and parents (P = .002) than they desired. Nearly one-quarter of patients (24%; 47 of 195) experienced regret about initial cancer treatment decisions at baseline, with similar rates at 4 (23%) and 12 (19%) months. In a multivariable model adjusted for age, decisional roles were not associated with regret; instead, regret was less likely among patients who trusted oncologists completely (odds ratio 0.17 [95% confidence interval 0.06–0.46]; P < .001) and who reported that oncologists understood what was important to them when treatment started (odds ratio 0.13 [95% confidence interval 0.04–0.42]; P < .001). CONCLUSIONS: Nearly one-fourth of AYA patients expressed regret about initial treatment decisions. Although some AYAs have unmet needs for decisional engagement, attributes of the patient-oncologist relationship, including trust and mutual understanding, may be most protective against regret.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 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 ».