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Enregistrement W4200290024 · doi:10.2147/ppa.s335080

Shared Decision-Making in Breast Reconstruction for Breast Cancer Patients: A Scoping Review

2021· review· en· W4200290024 sur OpenAlexaffabout
Xuejing Li, Meiqi Meng, Junqiang Zhao, Xiaoyan Zhang, Dan Yang, Jiaxin Fang, Junxin Wang, Han Liu, Yufang Hao

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBeijing University of Chinese Medicine
Mots-clésMedicineBreast cancerThematic analysisDeliberationDescriptive statisticsFamily medicineMastectomyData extractionCancerMEDLINEGynecologyInternal medicineQualitative researchStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For most breast cancer (BC) patients who have undergone a mastectomy, the decision whether to proceed with breast reconstruction (BR) is complicated and requires deliberation. Shared decision-making (SDM) helps to address those needs and promote informed value-based decisions. However, little is known about the SDM status for BR in BC patients. This scoping review describes: 1) basic characteristics of studies on BR SDM in BC patients; 2) factors influencing BR SDM in BC patients; 3) experience and perception of BR SDM in BC patients; and 4) outcome measures reported. This review was performed in accordance with the Arksey and O'Malley methodology. A total of 5 English and 4 Chinese databases were searched, as well as different sources from grey literature. The data extraction form was developed by referring to the objectives and the Ottawa Decision Support Framework (ODSF). Data was analyzed using thematic analysis, framework analysis and descriptive statistics, with findings presented in the tables and diagrams. A total of 1481 records were retrieved and 42 of these included after screening. In 21 (21/42, 50%) of the studies, patient decision aids (PDAs) were utilized, and in 17 (17/42, 40.48%) of the studies, the factors influencing the implementation of SDM were explored. Of these 17 studies, the factors influencing the implementation of SDM were categorized into the following: the patient level (17/17, 100%), the healthcare level (2/17, 11.76%) and the organizational and system level (7/17, 41.18%). A total of 8 (19.05%) of the 42 studies focused on patients' experiences and perceptions of SDM, and all studies used qualitative research methods. Of these 8 studies, a total of 7 (7/8, 87.50%) focused on patients' experiences of SDM participation, and 4 (4/8, 50.00%) focused on patients' perceptions of SDM. A total of 24 studies (24/42, 57.14%) involved quantitative outcome measures, where 49 items were divided into three classifications according to the outcomes of ODSF: the quality of the decision (17/24, 70.83%), the quality of the decision-making process (20/24, 83.33%), and impact (13/24, 54.17%). Although researchers have paid less attention to other research points in the field of SDM, compared to the design and application of SDM interventional tools, the research team still presents some equally noteworthy points through scoping review. For instance, the various factors influencing BC patients' participation in SDM for BR (especially at the healthcare provider level and at the organizational system level), patients' experiences and perceptions. Systematic reviews (SRs) should be conducted to quantify the impact of these different factors on BR SDM. Implementation of scientific theories and methods can inform the exploration and integration of these factors.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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