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Enregistrement W3009173572 · doi:10.1089/thy.2019.0592

A Prospective Mixed-Methods Study of Decision-Making on Surgery or Active Surveillance for Low-Risk Papillary Thyroid Cancer

2020· article· en· W3009173572 sur OpenAlexafffundabout
Anna M. Sawka, Sangeet Ghai, Tom Yoannidis, Lorne Rotstein, Patrick Gullane, Ralph Gilbert, Jesse D. Pasternak, Dale Brown, Antoine Eskander, John R. de Almeida, Jonathan C. Irish, Kevin Higgins, Danny Enepekides, Eric Monteiro, Avik Banerjee, Manish D. Shah, Everton Gooden, Afshan Zahedi, Mark Korman, Shereen Ezzat, Jennifer M. Jones, Valeria E. Rac, George Tomlinson, Aleksandra Stanimirovic, Amiram Gafni, Nancy N. Baxter, David P. Goldstein

Notice bibliographique

RevueThyroid · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensGrand River HospitalTed Rogers Centre for Heart ResearchWilliam Osler Health SystemPrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai HospitalNorth York General HospitalSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreWomen's College HospitalHamilton Health SciencesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésMedicineInterquartile rangeConfidence intervalProspective cohort studyThyroidectomyInternal medicineSurgeryThyroid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Active surveillance (AS) of small, low-risk papillary thyroid cancers (PTCs) is increasingly being considered. There is limited understanding of why individuals with low-risk PTC may choose AS over traditional surgical management. Methods: We present a mixed-methods analysis of a prospective observational real-life decision-making study regarding the choice of thyroidectomy or AS for management of localized, low-risk PTCs <2 cm in maximum diameter (NCT03271892). Patients were provided standardized medical information and were interviewed after making their decision (which dictated disease management). We evaluated patients' levels of decision-self efficacy (confidence in medical decision-making ability) at the time information was presented and their level of decision satisfaction after finalizing their decision (using standardized questionnaires). We asked patients to explain the reason for their choice and qualitatively analyzed the results. Results: We enrolled 74 women and 26 men of mean age 52.4 years, with a mean PTC size of 11.0 mm (interquartile range 9.0, 14.0 mm). Seventy-one patients (71.0% [95% confidence interval 60.9–79.4%]) chose AS over surgery. Ninety-four percent (94/100) of participants independently made their own disease management choice; the rest shared the decision with their physician. Participants had a high baseline level of decision self-efficacy (mean 94.3, standard deviation 9.6 on a 100-point scale). Almost all (98%, 98/100) participants reported high decision satisfaction. Factors reported by patients as influencing their decision included the following: perceived risk of thyroidectomy or the cancer, family considerations, treatment timing in the context of life circumstances, and trust in health care providers. Conclusions: In this Canadian study, ∼7 out of 10 patients with small, low-risk PTC, who were offered the choice of AS or surgery, chose AS. Personal perceptions about cancer or thyroidectomy, contextual factors, family considerations, and trust in health care providers strongly influenced patients' disease management choices.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations67
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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