Decisional Needs of African American Smokers for Lung Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
The burden of lung cancer is significant for African Americans, especially African American men, who have the highest lung cancer death rates compared to all racial and ethnic groups. In 2013, the United States Preventive Services Task Force (USPSTF) provided a recommendation for annual screening using low-dose computed tomography (LDCT) due to the disease-specific mortality benefit. Given the test’s limitations (e.g., false positives, radiation exposure) the USPSTF and other medical organizations endorse informed decision-making, a process by which individuals weigh the benefits and harms of the test and make a decision about usage. The recent release of the screening guidelines and promotion of informed decision-making provides a timely opportunity to examine patients’ decision-making processes around lung cancer screening. The purpose of this study was to describe aspects of decision-making for lung cancer screening including knowledge and awareness about LDCT, values related to screening, uncertainty about the test, and decision-making preferences among African American adult smokers. Additionally, this study examined the extent to which decision-making components are associated with screening intentions. The Ottawa Decision Support Framework provided the conceptual framework for this study, positing that patients’ decisional needs (e.g., knowledge, personal values) impact decisional quality (e.g., being informed, low regret) which ultimately influences behavior (e.g., use of health services). First, patient and provider key informant interviews (N=9) were conducted to inform the development of a decisional values measure. Next, a survey was administered to African American (N=119) long-term smokers. Among the study sample, lung cancer screening awareness and knowledge were limited (Mean=7.1 out of 15). Individuals were experiencing uncertainty about the screening decision, but lower decisional conflict was associated with greater likelihood of talking with friends about LDCT as well as screening intention (p’s
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».