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Enregistrement W3211973109 · doi:10.2196/26414

Helping Patients Communicate With Oncologists When Cancer Treatment Resistance Occurs to Develop, Test, and Implement a Patient Communication Aid: Sequential Collaborative Mixed Methods Study

2021· article· en· W3211973109 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Brédart, Aude Rault, Johanna Terrasson, É. Seigneur, Leanne de Koning, Elisabeth Hess, Alexia Savignoni, Paul Cottu, Jean‐Yves Pierga, Sophie Piperno‐Neumann, Manuel Rodrigues, Carole Bouleuc, Sylvie Dolbeault

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)MedicineResistance (ecology)Health communicationCancerPsychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most cancer-related deaths result from disseminated diseases that develop resistance to anticancer treatments. Inappropriate communication in this challenging situation may result in unmet patient information and support needs. Patient communication aids such as question prompt lists (QPLs) may help. OBJECTIVE: This study aims to develop and pilot-test a specific QPL in the following two contrasting clinical contexts in France after cancer resistance has developed: triple-negative and luminal B metastatic breast cancer (MBC) and metastatic uveal melanoma (MUM). METHODS: A sequential study design with a mixed methods collaborative approach will be applied. The first step aims to build a specific QPL. Step 1a will explore oncologist-patient communication issues from oncology professionals' interviews (n=20 approximately). Step 1b will appraise information and support needs experienced by patients with MBC or MUM both quantitatively (n=80) and qualitatively (n=40 approximately). These data will be used to develop and pilot-test a QPL specific to patients with cancer experiencing initial or acquired resistance to treatment. We expect to obtain a core QPL that comprises questions and concerns commonly expressed by patients with resistant cancer and is complemented by specific issues for either MBC or MUM cancer sites. In step 1c, 2 focus groups of patients with any type of metastatic cancer (n=4) and health care professionals (n=4) will be conducted to revise the content of a preliminary QPL and elaborate an acceptable and feasible clinical implementation. In step 1d, the content of the QPL version 1 and implementation guidance will be validated using a Delphi process. Step 2 will pilot-test the QPL version 1 in real practice with patients with MBC or MUM (n=80). Clinical utility will be assessed by comparing responses to questionnaires administered in step 1b (QPL-naive historical control group) and step 2 (QPL intervention group). RESULTS: This study received grants in March and December 2019 and was approved by the French national ethics committee in July 2019. As of October 2021, interviews with oncology professionals have been conducted and analyzed (N=26 to reach saturation), and 39 and 27 patients with MBC and MUM, respectively, have been recruited. CONCLUSIONS: A clinically and culturally tailored QPL is expected to facilitate patients' participation in consultations, improve oncologists' responses to patients' information and support needs, and thus foster patients' psychological adjustment to the diagnosis and follow-up of cancer resistance to treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04118062; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04118062. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26414.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,339 · 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
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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