Evaluating Patients’ Perception of the Risk of Acute Care Visits During Systemic Therapy for Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Unplanned emergency department (ED) visits and hospitalizations are common during systemic cancer therapy. To determine how patients with cancer trade off treatment benefit with risk of experiencing an ED visit or hospitalization when deciding about systemic therapy, we undertook a discrete choice experiment. MATERIALS AND METHODS: Patients with breast, colorectal, or head and neck cancer contemplating, receiving, or having previously received systemic therapy were presented with 10 choice tasks (5 in the curative and 5 in the palliative setting) that varied on 3 attributes: benefit, risk of ED visit, and risk of hospitalization. Preferences for attributes and levels were measured using part-worth utilities, estimated using hierarchical Bayes analysis. Segmentation analysis was conducted to identify subgroups with different preferences. RESULTS: A total of 293 patients completed the survey; most were female (76%), had breast cancer (63%), and were currently receiving systemic therapy (72%) with curative intent (59%). Benefit was the most important decision attribute regardless of treatment intent, followed by risk of hospitalization, then risk of ED visit. Two segments were observed: one large cluster exhibiting logical and consistent choices, and a smaller segment exhibiting illogical and inconsistent choices. Patients in the latter segment were more likely to have metastatic head and neck cancer, be male, were older, and reported fewer prior ED visits. CONCLUSION: Although the risk of ED visit or hospitalization contributes to patient treatment preferences, benefit was the most important attribute. Segmentation suggests that a subset of patients may lack cognitive abilities, engagement, or literacy to consistently evaluate treatment choices. Understanding this subset may provide insight into patients' decision making and understanding of treatment options.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».