Treatment-Related Decisions in Malignant Gliomas: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glioma patients make frequent decisions regarding treatment and end-of-life care despite cognitive limitations. We evaluated the feasibility of incorporating the Macarthur Competence Assessment Tool for Treatment (MacCAT-T) to assess decision-making ability in glioma patients. Methods: High-grade glioma patients were consented to an IRB-approved prospective study at one of three treatment decision time points. Patients completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and providers informally assessed patient decision-making ability based on neurologic examination. The MacCAT-T, designed to assess patient decision-making domains, was administered by a research assistant. MoCA, provider assessment, and MacCAT-T results were compared to determine whether the MacCAT-T provided additional information. To assess feasibility, we measured administration time and obtained qualitative patient feedback. Results: Eleven patients (median age = 68 years, median Karnofsky Performance Status [KPS] = 80–90) were enrolled. MacCAT-T administration averaged 18.5 minutes. Ninety percent of patients reported “increased knowledge of their treatment options” after taking the MacCAT-T. Clinicians deemed 10 patients to possess sufficient decision-making ability, yet, 6 of them demonstrated impairments in reasoning on the MacCAT-T. Seven patients yielded discordant MOCA and MacCAT-T data, five patients with MOCA score ≥26 showed qualitative MacCAT-T impairments in Reasoning and five patients who scored <21 were within nonimpaired ranges for three of four decision-making domains. Conclusion: MacCAT-T administration was feasible and informative to patients but findings were discordant from MOCA and informal provider assessments. The MacCAT-T may help in identifying mild Reasoning impairments related to patients' initial treatment decisions and should be studied further to determine its role in clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».