“I had already made up my mind.” The impact of prior experience and health care perceptions on decision making in women with early-stage breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
228 Background: Shared decision-making (SDM) occurs when informed patients partner with their oncologists to incorporate personal preferences into treatment. Even before engaging with an oncologist about treatment options, patients may have personal experiences or knowledge of other’s experiences with breast cancer that frame their decision-making. This study sought to understand how prior experiences and knowledge drive preferences in early stage breast cancer treatment approaches. Methods: This qualitative study included early stage breast cancer (BC) patients at an academic medical center in the Deep South. Women age ≥18 with an AJCC stage I-III BC diagnosis were invited to complete semi-structured interviews with a trained interviewer. Interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed by two independent coders utilizing a constant comparative method from an a priori conceptual model based on the Ottawa Framework. Major themes and exemplary quotes related to decision-making preferences were extracted. Results: Women (n = 33) interviewed were an average age of 74 (4.2 SD), and 19% of participants were African American. Many women were given the option to omit treatments, such as chemotherapy or radiation therapy, based on hormone receptor status and axillary node involvement. Major themes related to a desire for more treatment were past experiences with family members having cancer or an impression that additional treatment would be more effective. For women that opted out of treatments, prior knowledge of potential physical side effects from friends, family, and other cancer survivors were cited as a major deterrent. Perceptions of low recurrence risk also influenced desire to forgo treatments. Conclusions: Women presenting with early stage BC had varied healthcare experiences, which resulted in preconceived ideas about receiving breast cancer treatments. Consideration of these themes may aid physicians’ ability to address individual concerns to further personalize patient care, thus enhancing the patient-physician partnership. These findings will ultimately assist in improving patient engagement in SDM.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».