Factors Influencing Surgical Treatment Decisions for Breast Cancer: A Qualitative Exploration of Surgeon and Patient Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rate of mastectomy is much higher in Newfoundland and Labrador than in any other province in Canada, even for women diagnosed at an early stage. In this paper, we present qualitative data from women who have made a decision for surgical treatment and from breast surgeons in an effort to better explicate factors influencing breast cancer (bca) surgical decision-making. Methods: The study's descriptive, qualitative design involved holding interviews with breast surgeons and holding focus groups and interviews with women who were offered the choice of breast-conserving surgery (bcs) or mastectomy (mt). Results: Participants included 35 women and 13 surgeons. High interest in mt and increasing requests for prophylactic contralateral mt were evident. A host of factors-clinical, demographic, psychosocial, education-related, and cultural-influenced the decisions. A key factor for women was fear of recurrence and a need to "just get rid of it," but the experiences of others also influenced the decisions. Life stage and family considerations also factored prominently into women's decisions. Conclusions: Women with early-stage bca more often chose mt and often demanded prophylactic removal of the healthy breast. Findings highlight the importance of ensuring that women at average risk are appropriately counselled about the low likelihood of a subsequent contralateral bca and the lack of survival benefit associated with prophylactic contralateral mt. Findings also revealed other areas of presurgical discussion that might help women think through their personal circumstances and values so as to encourage informed surgical decisions.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».