Patients' preferred and perceived level of involvement in decision making for cancer treatment: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient involvement in decision making is conditional for personalised treatment decisions. We aim to provide an up-to-date overview of patients' preferred and perceived level of involvement in decision making for cancer treatment. METHODS: A systematic search was performed in PubMed, EMBASE, PsycINFO and CINAHL for articles published between January 2009 and January 2020. Search terms were 'decision making', 'patient participation', 'oncology', 'perception' and 'treatment'. Inclusion criteria were: written in English, peer-reviewed, reporting patients' preferred and perceived level of involvement, including adult cancer patients and concerning decision making for cancer treatment. The percentages of patients preferring and perceiving an active, shared or passive decision role and the (dis)concordance are presented. Quality assessment was performed with a modified version of the New-Castle Ottawa Scale. RESULTS: 31 studies were included. The median percentage of patients preferring an active, shared or passive role in decision making was respectively 25%, 46%, and 27%. The median percentage of patients perceiving an active, shared or passive role was respectively 27%, 39%, and 34%. The median concordance in preferred and perceived role of all studies was 70%. Disconcordance was highest for a shared role; 42%. CONCLUSIONS: Patients' preferences for involvement in cancer treatment decision vary widely. A significant number of patients perceived a decisional role other than preferred. Improvements in patient involvement have been observed in the last decade. However, there is still room for improvement and physicians should explore patients' preferences for involvement in decision making in order to truly deliver personalised cancer care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle