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Enregistrement W4212908656 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.454

Effect of neoadjuvant chemotherapy (NAC) on patient preferences for adjuvant treatment in muscle-invasive urothelial carcinoma (MIUC): A multi-country discrete choice experiment (DCE).

2022· article· en· W4212908656 sur OpenAlexaboutno aff
Edward Broughton, Gary D. Steinberg, Michael R. Harrison, Julia Braverman, Dena H. Jaffe, Oliver Will, Steven S. Senglaub, Kristen King-Concialdi, Kathleen Beusterien

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectInternal medicineRegimenInterim analysisAdjuvantOncologyAdjuvant therapyCancerRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

454 Background: Patient preference is an important factor in selecting appropriate treatment choices. Although underutilized, the standard of care for MIUC is with NAC, whereas evidence for adjuvant therapy is less clear. With the introduction of novel adjuvant treatments such as immune checkpoint inhibitors, treatment options are expected to expand. This study examines whether preferences for adjuvant therapy is impacted in MIUC patients receiving NAC. Methods: A cross-sectional, web-based survey included patients ≥ 18 years old who self-reported being diagnosed with MIUC and underwent radical cystectomy or nephroureterectomy without recurrence. Patients were recruited from the US, UK, Canada, France, and Germany (May–Sep 2021). A DCE using 2 adjuvant treatment profiles included 8 attributes: cancer-free survival, overall survival (OS), hypothyroidism requiring life-long hormone therapy, risk of a serious adverse event (requiring medical intervention/possible hospitalization), nausea, fatigue, diarrhea, and a dosing regimen (frequency of treatment and monitoring); an opt-out option of no treatment was also shown. Patients were grouped according to self-reported receipt of NAC. Descriptive statistics and hierarchical Bayesian logistic model with estimated preference weights were used. Relative importance estimates (mean ± standard error), or how much the attribute ranges accounted for the variation in preferences, were computed for each attribute. Bivariate comparisons used t-tests. Results: This interim analysis identified 205 patients (70.7% of target sample; US, n = 99; Germany, n = 60; UK, n = 31; Canada, n = 14; France, n = 1). Of 82 patients (40.0%) receiving NAC, 32.7% were patients > 65 years and 55.1% were male; receipt of NAC did not differ by age ( P = 0.248) or sex ( P = 0.731). Patients were willing to accept increased risk in toxicities for increased treatment efficacy. Specifically, mean relative importance of treatment attributes showed that difference in median OS (25 months compared to 78 months) was most important (34.6% ± 1.6), although less so for those who did not receive NAC (30.2% ± 2.4 vs 37.5% ± 2.0; P = 0.022). Patients chose an adjuvant treatment option over ‘no treatment’ 91% of the time, with similar findings by NAC status. Conclusions: Preliminary data indicates that receipt of NAC impacts preferences for adjuvant treatment attributes. However, regardless of these attributes, patients still preferred adjuvant treatment over none. These results suggest that providing standard of care NAC does not reduce patient preference for adjuvant therapy; rather, patient preferences for adjuvant treatment attributes vary by treatment history, with implications for improving quality of care and outcomes.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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