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Enregistrement W3168736022 · doi:10.2196/25083

Patients’ and Providers’ Needs and Preferences When Considering Fertility Preservation Before Cancer Treatment: Decision-Making Needs Assessment

2021· article· en· W3168736022 sur OpenAlexvenueno aff
Aubri Hoffman, Laura Crocker, Aakrati Mathur, Deborah Holman, June Weston, Sukhkamal Campbell, Ashley J. Housten, Andrea Bradford, Shilpi Agrawala, Terri L. Woodard

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterDuncan Family Institute for Cancer Prevention and Risk Assessment
Mots-clésFertility preservationFocus groupFertilityOncofertilityNeeds assessmentStakeholderPsychological interventionSurvivorship curveDecision aidsMedicineFamily medicineMedical educationPsychologyNursingPublic relationsAlternative medicineBusinessPopulationMarketingEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As cancer treatments continue to improve, it is increasingly important that women of reproductive age have an opportunity to decide whether they want to undergo fertility preservation treatments to try to protect their ability to have a child after cancer. Clinical practice guidelines recommend that providers offer fertility counseling to all young women with cancer; however, as few as 12% of women recall discussing fertility preservation. The long-term goal of this program is to develop an interactive web-based patient decision aid to improve awareness, access, knowledge, and decision making for all young women with cancer. The International Patient Decision Aid Standards collaboration recommends a formal decision-making needs assessment to inform and guide the design of understandable, meaningful, and usable patient decision aid interventions. OBJECTIVE: This study aims to assess providers' and survivors' fertility preservation decision-making experiences, unmet needs, and initial design preferences to inform the development of a web-based patient decision aid. METHODS: Semistructured interviews and an ad hoc focus group assessed current decision-making experiences, unmet needs, and recommendations for a patient decision aid. Two researchers coded and analyzed the transcripts using NVivo (QSR International). A stakeholder advisory panel guided the study and interpretation of results. RESULTS: A total of 51 participants participated in 46 interviews (18 providers and 28 survivors) and 1 ad hoc focus group (7 survivors). The primary themes included the importance of fertility decisions for survivorship, the existence of significant but potentially modifiable barriers to optimal decision making, and a strong support for developing a carefully designed patient decision aid website. Providers reported needing an intervention that could quickly raise awareness and facilitate timely referrals. Survivors reported needing understandable information and help with managing uncertainty, costs, and pressures. Design recommendations included providing tailored information (eg, by age and cancer type), optional interactive features, and multimedia delivery at multiple time points, preferably outside the consultation. CONCLUSIONS: Decision making about fertility preservation is an important step in providing high-quality comprehensive cancer care and a priority for many survivors' optimal quality of life. Decision support interventions are needed to address gaps in care and help women quickly navigate toward an informed, values-congruent decision. Survivors and providers support developing a patient decision aid website to make information directly available to women outside of the consultation and to provide self-tailored content according to women's clinical characteristics and their information-seeking and deliberative styles.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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