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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».