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Enregistrement W2991613512 · doi:10.1200/jco.2019.37.31_suppl.34

Results from a focus group evaluating TrialTALK, a designed conversation to facilitate cancer treatment shared decision making.

2019· article· en· W2991613512 sur OpenAlexaffabout
Toby C. Campbell, Erin Kennedy, Selina Schmocker

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Wisconsin Carbone Cancer Center
Mots-clésConversationFocus groupMedicineFeelingPreferenceGroup decision-makingPsychologySocial psychologyCommunicationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

34 Background: Cancer treatment decision making involves timely, high-risk, shared decision-making conversations between patients, their families, and their oncologists. These conversations are a prime target for a carefully designed, easy to interpret approach to facilitate preference-sensitive decision-making. The TrialTALK approach has two core elements: a verbal approach and a pen & paper diagram. The diagram includes the diagnosis with prognostic implications, available treatment options along with estimates for efficacy and anticipated impact on daily life. The verbal conversation corresponds to the diagram and includes a phrase to encourage deliberation and empathic responses. Here, we report the results of a focus group conducted in Toronto comparing two approaches to a cancer decision making conversation. Methods: Our focus group was comprised of 9 patients, all with incurable malignancy. They observed a live reading of an actual transcript of a cancer treatment decision making conversation between a patient and oncologist who presented three options: observation, chemotherapy, and a clinical trial. The investigators re-organized the conversation, reusing as many words as possible, into the TrialTALK framework. No new information was introduced. After watching each scene, participants discussed and rated the conversation for information needs and indicated the decision. Results: Three (33%) said rated the standard conversation as meeting their informational needs while 7/9 (78%) reported needs were met by the designed approach. Decision making preferences following the conversations are shown in the table. Patients reported feeling the physician in the designed conversation was more prepared; they felt greater trust and confidence; they valued the paper diagram; they felt more empowered and engaged in the decision. Conclusions: A designed conversation may improve patient understanding, influence decision making, while also enhancing the patient-physician relationship. Clinical trial information: NCT03656276. [Table: see text]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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