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Enregistrement W4296290376 · doi:10.1136/bmjopen-2022-061367

Protocol of an iterative qualitative study to develop a molecular testing decision aid for shared decision-making in patients with lung cancer after surgery

2022· article· en· W4296290376 sur OpenAlexaboutno aff
Xing Wei, Yangjun Liu, Hongfan Yu, Wei Dai, Ding Yang, Kunpeng Zhang, Jing Sun, Wei Xu, Ruoyan Gong, Qingsong Yu, Yang Pu, Yaqin Wang, Jia Liao, Yunfei Mu, Yuanqiang Zhang, Wenhong Feng, Qi Pan, Qiang Li, Qiuling Shi

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWu Jieping Medical FoundationUniversity of Electronic Science and Technology of China
Mots-clésMedicineProtocol (science)Medical decision makingClinical decision makingLung cancerLung cancer surgeryQualitative researchMedical physicsIntensive care medicineSurgeryFamily medicineOncologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although molecular testing is crucial for many patients with lung cancer, the decision to carry out molecular testing is not easy to make in actual clinical scenarios. Using a specific decision aid (DA) to conduct shared decision-making (SDM) may help ameliorate this problem. However, no DA currently exists for lung cancer molecular testing (DA_LCMT). We aim to develop an evidence-based, iteratively refined DA, which may facilitate SDM and improve the quality of SDM. METHODS AND ANALYSIS: After considering the Ottawa Decision Support Framework, International Patient Decision Aid Standards and Food and Drug Administration guidance about methods to identify what is important to patients, semistructured interviews with qualitative research methods will be used to generate the decision-making needs of patients with lung cancer diagnosed with lung adenocarcinoma by intraoperative frozen pathological sections. Input will be provided by patients and other stakeholders, including thoracic surgeons, nurses, hospital administrators, molecular testing company staff and insurance company staff. Then, a modified Delphi method will be used to develop the DA_LCMT V.1.0 (DA_LCMT 1.0). Structured interviews with qualitative research methods will be used in the cognitive debriefing (alpha tests) and field testing (beta tests) to revise and improve the DA_LCMT from version 1.0 to the final version, version 3.0. Descriptive statistics will be used to summarise the baseline characteristics of the patients and other stakeholders. Qualitative data will be analysed using the three steps of grounded theory: generate a codebook, update the codebook and create a comprehensive list of related items. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics Committee for Medical Research and New Medical Technology of Sichuan Cancer Hospital approved this study. This protocol is based on the latest version 1.0, dated 31 October 2021. The study was also approved by the Ethics Committees of The Third People's Hospital of Chengdu, Zigong First People's Hospital and Jiangyou People's Hospital. The results of this study will be presented at medical conferences and published in peer-reviewed journals. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT05191485.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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