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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».