Effects of awareness of breast cancer overdiagnosis among women with screen-detected or incidentally found breast cancer: a qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore experiences of women who identified themselves as having a possible breast cancer overdiagnosis. DESIGN: Qualitative interview study using key components of a grounded theory analysis. SETTING: International interviews with women diagnosed with breast cancer and aware of the concept of overdiagnosis. PARTICIPANTS: Twelve women aged 48-77 years from the UK (6), USA (4), Canada (1) and Australia (1) who had breast cancer (ductal carcinoma in situ n=9, (invasive) breast cancer n=3) diagnosed between 2004 and 2019, and who were aware of the possibility of overdiagnosis. Participants were recruited via online blogs and professional clinical networks. RESULTS: Most women (10/12) became aware of overdiagnosis after their own diagnosis. All were concerned about the possibility of overdiagnosis or overtreatment or both. Finding out about overdiagnosis/overtreatment had negative psychosocial impacts on women's sense of self, quality of interactions with medical professionals, and for some, had triggered deep remorse about past decisions and actions. Many were uncomfortable with being treated as a cancer patient when they did not feel 'diseased'. For most, the recommended treatments seemed excessive compared with the diagnosis given. Most found that their initial clinical teams were not forthcoming about the possibility of overdiagnosis and overtreatment, and many found it difficult to deal with their set management protocols. CONCLUSION: The experiences of this small and unusual group of women provide rare insight into the profound negative impact of finding out about overdiagnosis after breast cancer diagnosis. Previous studies have found that women valued information about overdiagnosis before screening and this knowledge did not reduce subsequent screening uptake. Policymakers and clinicians should recognise the diversity of women's perspectives and ensure that women are adequately informed of the possibility of overdiagnosis before screening.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».