Talking about treatment benefits, harms, and what matters to patients in radiation oncology: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision making is associated with improved patient outcomes in radiation oncology. Our study aimed to capture how shared decision-making practices-namely, communicating potential harms and benefits and discussing what matters to patients-occur in usual care. METHODS: We invited a convenience sample of clinicians and patients in a radiation oncology clinic to participate in a mixed methods study. Prior to consultations, clinicians and patients completed self-administered questionnaires. We audio-recorded consultations and conducted qualitative content analysis. Patients completed a questionnaire immediately post-consultation about their recall and perceptions. RESULTS: 11 radiation oncologists, 4 residents, 14 nurses, and 40 patients (55% men; mean age 64, standard deviation or SD 9) participated. Patients had a variety of cancers; 30% had been referred for palliative radiotherapy. During consultations (mean length 45 min, SD 16), clinicians presented a median of 8 potential harms (interquartile range 6-11), using quantitative estimates 17% of the time. Patients recalled significantly fewer harms (median recall 2, interquartile range 0-3, t(38) = 9.3, p < .001). Better recall was associated with discussing potential harms with a nurse after seeing the physician (odds ratio 7.5, 95% confidence interval 1.3-67.0, p = .04.) Clinicians initiated 63% of discussions of harms and benefits while patients and families initiated 69% of discussions about values and preferences (Chi-squared(1) = 37.8, p < .001). 56% of patients reported their clinician asked what mattered to them. CONCLUSIONS: Radiation oncology clinics may wish to use interprofessional care and initiate more discussions about what matters to patients to heed Jain's (2014) reminder that, "a patient isn't a disease with a body attached but a life into which a disease has intruded."
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».