Preconsultation Educational Group Intervention Can Address the Knowledge Gap in Postmastectomy Breast Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether to undergo postmastectomy breast reconstruction (PMBR) is a challenging, preference-sensitive decision. It is therefore paramount to optimize decision quality through ensuring patients' knowledge and aligning treatments with their personal preferences. This study assessed the effects of a preconsultation educational group intervention (PEGI) on patient knowledge, state-trait anxiety, and decisional conflict (patient uncertainty in decision making) during the decision-making process. METHODS: This phase 3 randomized controlled trial assessed effects of a PEGI in women without active breast cancer undergoing delayed PMBR, or prophylactic mastectomy with immediate PMBR. Both groups underwent routine education before consultation. In addition, the intervention group underwent a PEGI composed of presentations from a plastic surgeon and nurse, a value clarification exercise, and shared experiences from PMBR patients before the consultation with the plastic surgeon. Before and 1-week after consultation, outcome measures were assessed using the Decisional Conflict Scale, State-Trait Anxiety Inventory, and the BREAST-Q. RESULTS: Of the 219 women deemed eligible, a total of 156 women were recruited and randomized. Treatment fidelity was 96% and retention was 88%. At baseline, there were no significant differences in terms of demographic or clinical status, knowledge, state-trait anxiety, and decisional conflict. Patient knowledge about PMBR improved in both groups; however, the degree of knowledge attainment was significantly greater in the PEGI group (24.5% improvement in the intervention group compared with 13.5% in the routine education group, P < 0.001). The reduction in decisional conflict from baseline to follow-up was greater in the intervention group compared with the routine education; however, the difference only approached significance (P = 0.09). CONCLUSIONS: The provision of a preconsultation educational group intervention has been shown to significantly close the knowledge gap on PMBR in patients seeking delayed breast reconstruction or prophylactic mastectomy with immediate breast reconstruction compared with routine education alone.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».