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Enregistrement W3107553959 · doi:10.1136/bmjopen-2020-036969

Needs assessment for a decision support tool in oral cancer requiring major resection and reconstruction: a mixed-methods study protocol

2020· article· en· W3107553959 sur OpenAlexaffabout
David Forner, Paul Hong, Martin Corsten, Valeria E. Rac, Rosemary Martino, Andrew G. Shuman, Douglas B. Chepeha, Anna M. Sawka, John R. de Almeida, Jonathan C. Irish, Dale Brown, Slone Taylor, Patrick Gullane, Jonathan Trites, Ralph Gilbert, Matthew H. Rigby, Jolie Ringash, David P. Goldstein

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensToronto General HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkQueen Elizabeth II Health Sciences CentreIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProtocol (science)Decision aidsScale (ratio)Head and neck cancerPromotion (chess)PopulationCancerFamily medicineAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Advanced oral cancer and its ensuing treatment engenders significant morbidity and mortality. Patients are often elderly with significant comorbidities. Toxicities associated with surgical resection can be devastating and they are often highlighted by patients as impactful. Given the potential for suboptimal oncological and functional outcomes in this vulnerable patient population, promotion and performance of shared decision making (SDM) is crucial.Decision aids (DAs) are useful instruments for facilitating the SDM process by presenting patients with up-to-date evidence regarding risks, benefits and the possible postoperative course. Importantly, DAs also help elicit and clarify patient values and preferences. The use of DAs in cancer treatment has been shown to reduce decisional conflict and increase SDM. No DAs for oral cavity cancer have yet been developed.This study endeavours to answer the question: Is there a patient or surgeon driven need for development and implementation of a DA for adult patients considering major surgery for oral cancer? METHODS AND ANALYSIS: This study is the first step in a multiphase investigation of SDM during major head and neck surgery. It is a multi-institutional convergent parallel mixed-methods needs assessment study. Patients and surgeon dyads will be recruited to complete questionnaires related to their perception of the SDM process (nine-item Shared Decision-Making Questionnaire, SDM-Q-9 and SDM-Q-Doc) and to take part in semistructured interviews. Patients will also complete questionnaires examining decisional self-efficacy (Ottawa Decision Self-Efficacy Scale) and decisional conflict (Decisional Conflict Scale). Questionnaires will be completed at time of recruitment and will be used to assess the current level of SDM, self-efficacy and conflict in this setting. Thematic analysis will be used to analyse transcripts of interviews. Quantitative and qualitative components of the study will be integrated through triangulation, with matrix developed to promote visualisation of the data. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the research ethics boards of the Nova Scotia Health Authority (Halifax, Nova Scotia) and the University Health Network (Toronto, Ontario). Dissemination to clinicians will be through traditional approaches and creation of a head and neck cancer SDM website. Dissemination to patients will include a section within the website, patient advocacy groups and postings within clinical environments.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,005

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,647
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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