Development of a Patient Decision Aid for Rectal Cancer Patients with Clinical Complete Response after Neo-Adjuvant Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Surgery is the primary component of curative treatment for patients with rectal cancer. However, patients with a clinical complete response (cCR) after neo-adjuvant treatment may avoid the morbidity and mortality of radical surgery. An organ-sparing strategy could be an oncological equivalent alternative. Therefore, shared decision making between the patient and the healthcare professional (HCP) should take place. This can be facilitated by a patient decision aid (PtDA). In this study, we developed a PtDA based on a literature review and the key elements of the Ottawa Decision Support Framework. Additionally, a qualitative study was performed to review and evaluate the PtDA by both HCPs and former rectal cancer patients by a Delphi procedure and semi-structured interviews, respectively. A strong consensus was reached after the first round (I-CVI 0.85-1). Eleven patients were interviewed and most of them indicated that using a PtDA in clinical practice would be of added value in the decision making. Patients indicated that their decisional needs are centered on the impact of side effects on their quality of life and the outcome of the different options. The PtDA was modified taking into account the remarks of patients and HCPs and a second Delphi round was held. The second round again showed a strong consensus (I-CVI 0.87-1).
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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 | 0,039 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».