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Enregistrement W4318677405 · doi:10.1016/j.euros.2022.12.016

Patient Preferences for Treatment of Bacillus Calmette-Guérin–unresponsive Non–muscle-invasive Bladder Cancer: A Cross-country Choice Experiment

2023· article· en· W4318677405 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Collacott, Nicolas Krucien, Sebastian Heidenreich, James W.F. Catto, Ola Ghatnekar

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFerring PharmaceuticalsNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésBladder cancerCystectomyMedicineMixed logitDiseaseReceiptInternal medicineCancerOncologyLogistic regressionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) that is unresponsive to bacillus Calmette-Guérin (BCG) immunotherapy face a difficult choice. Immediate radical cystectomy (RC) is effective but might represent overtreatment. Continuing bladder preservation with medical therapy is an alternative, but it risks progression to muscle-invasive bladder cancer (MIBC) and a reduction in survival. Objective: To understand the trade-offs patients are willing to make in selecting treatments for BCG-unresponsive NMIBC. Design setting and participants: Adults with NMIBC from the UK, France, Germany, and Canada who reported current receipt of BCG, disease unresponsive to BCG, or receipt of RC in the previous 12 mo after failure of BCG were recruited to participate in an online choice experiment. Patients were asked to make repeated choices between two hypothetical medical treatments and the option to undergo immediate RC. The medical treatments required trade-offs between the time to RC, the mode and frequency of administration, the risk of experiencing serious side effects, and the risk of disease progression. Outcome measurements and statistical analysis: Error component logit models were used to calculate relative attribute importance (RAI) scores as the maximum percentage contribution to a preference and acceptable benefit-risk trade-offs. Results and limitations: Most of the 107 participants (average age 63 yr) never selected RC (89%) as their preferred option in the choice experiment. Preferences were most affected by time to RC (RAI 55%), followed by risk of progressing to MIBC (RAI 25%), medication administration (RAI 12%), and the risk of serious side effects (RAI 8%). To increase the time to RC from 1 yr to 6 yr, patients accepted a 43.8% increase in the risk of progression and a 66.1% increase in the risk of serious side effects. Conclusions: Patients with BCG-treated NMIBC valued bladder-sparing treatments and were willing to make substantial benefit-risk trade-offs to delay RC. Patient summary: Adults with bladder cancer not invading the bladder muscle completed an online experiment in which they chose between hypothetical medications and bladder removal. The results show that patients would be willing to accept different risks associated with medications to delay bladder removal. Patients considered disease progression the most important risk of medicinal treatment.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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