Effects and Working Mechanisms of a Multilevel Implementation Program for Applying Shared Decision-Making while Discussing Systemic Treatment in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Enhancing the application of shared decision-making (SDM) is critical for integrating patient preferences in breast cancer treatment choices. We investigated the effect of an adapted multilevel SDM implementation program in breast cancer care. Methods: Breast cancer patients qualifying for (neo)adjuvant systemic treatment were included in a multicenter before−after study. Consultations were audio recorded between June 2018 and July 2019 and analyzed using the five-item Observing Patient Involvement in Decision-Making (OPTION-5) instrument to score SDM application by clinicians. The Shared Decision-Making Questionnaire (SDM-Q-9) was used to rate patients’ perceived SDM level. Consultation duration, decision types, number of options discussed and consultations per patient were monitored. Regression analysis was used to investigate the correlated variables and program components. Results: Mean OPTION-5 scores increased from 33.9 (n = 63) before implementation to 54.3 (n = 49) after implementation (p < 0.001). The SDM-Q-9 scores did not change: 91.1 (n = 51) at baseline versus 88.9 (n = 23) after implementation (p = 0.81). Without increasing consultation time, clinicians discussed more options after implementation. The regression analysis showed that exposure to the implementation program, redistribution of tasks and discussing feedback from consultations was associated with a higher level of SDM. Conclusion: The multilevel program helped clinicians achieve clinically relevant improvement in SDM, especially when it is tailored to (individuals in) teams and includes (e-)training, discussing feedback on consultations and redistribution of tasks.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».