Treatment preferences of patients with relapsed and refractory multiple myeloma: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple myeloma is a haematological malignancy characterized by significant morbidity and mortality. This study sought to develop an in-depth understanding of patients' lived experiences of relapsed or refractory multiple myeloma (RRMM) and its treatment, and to identify which features of treatment were most important to them. METHODS: Qualitative interviews and focus groups (FGs) were conducted with 32 people living with RRMM across Canada. In Phase 1, interviews focused on participants' accounts of their experiences with the disease and its treatment and laid the groundwork for the FGs (Phase 2). The FGs developed a deeper understanding of patients' treatment priorities. Interview and FG transcripts were coded for emergent themes and patterns. RESULTS: The interviews identified important side effects that had significant impacts on patients' lives, including physical, cognitive, and psychological/emotional side effects. Participants also identified specific treatment features (attributes) that were important to them. These were compiled into a list and used in the FGs to understand patients' priorities. Higher prioritized attributes were: life expectancy, physical and cognitive side effects, and financial impact. Mode of administration, treatment intervals, psychological side effects, and sleep/mood effects were identified as lower priorities. CONCLUSIONS: RRMM and its treatments impact importantly on patients' quality-of-life across a range of domains. Patients prioritized treatment features that could enhance life expectancy, minimize side effects and offset financial burdens. IMPLICATIONS FOR CANCER SURVIVORS: A clear articulation of patient priorities can contribute to efforts to design treatment with patients' concerns in mind, thereby promoting a more patient-centered approach to care.
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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 ».