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Enregistrement W4321230091 · doi:10.3390/curroncol30020185

The Psychosocial Impact of the Decision to Undergo Risk-Reducing Salpingo-Oophorectomy Surgery in BRCA Mutation Carriers and the Role of Physician-Patient Communication

2023· review· en· W4321230091 sur OpenAlexvenueno aff
Ana C. Alves-Nogueira, Daniela Melo, Carlos Carona, Margarida Figueiredo-Dias

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de Coimbra
Mots-clésPsychosocialMedicineDistressBRCA mutationProphylactic SurgeryBreast cancerMultidisciplinary approachGynecologyIntensive care medicineFamily medicineCancerClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mutations and presenting an increased risk of developing breast or ovarian cancer. This procedure is related to physiological, sexual, and psychosocial distress, which altogether increase uncertainty and complexity in the clinical decision-making process and post-surgery adaptation. Physician-patient communication (PPC) has been pointed out as a determinant factor in the decision-making to undergo RRSO, and the subsequent adjustment of women. However, studies examining the psychosocial impact of the decision-making process have been scarce and often lack clear theoretical frameworks. While the role of PPC in such processes has been highlighted in a few qualitative studies, there is a paucity of quantitative research addressing this question. Therefore, this narrative review, conducted using a multidisciplinary approach, was planned to: (1) present an updated medical background for RRSO; (2) analyze the psychosocial impact of the decision-making process within a theoretical framework of the Health Belief Model; and (3) discuss the role of PPC in such a decision-making process and in post-surgery. The collected research also enabled the recommendation of some additions to the existing clinical guidelines and the outlining of future research directions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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