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Enregistrement W4388617183 · doi:10.1186/s12905-023-02743-z

Patients’ and providers’ perspectives on the decision to undergo non-urgent egg freezing: a needs assessment

2023· article· en· W4388617183 sur OpenAlexaffabout
E. Shirin Dason, Leah Drost, Ellen Greenblatt, Adena Scheer, Jinglan Han, Tanya Doshi, Claire Jones

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalSinai Health SystemMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegretPsychosocialQualitative researchPerceptionDecision support systemFertility preservationPsychologyFamily medicineMedicineNursingFertilityPopulationPsychiatryComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous research has demonstrated that patients have difficulty with the decision to undergo non-urgent egg freezing (EF). This study aimed to investigate the decisional difficulties and possible decisional support mechanisms for patients considering EF, and for their providers. METHODS: This qualitative study involved a needs assessment via individual interviews. Participants included patients considering EF at one academic fertility clinic and providers from across Canada who counsel patients considering EF. 25 participants were included (13 providers and 12 patients). The interview guide was developed according to the Ottawa Decision Support Framework. Interviews were transcribed, and transcripts analyzed for themes and concepts using NVIVO 12. FINDINGS: Multiple factors contributing to decisional difficulty were identified, including: (1) multiple reproductive options available with differing views from patients/providers regarding their importance; (2) a decision typically made under the pressure of reproductive aging; (3) uncertainty surrounding the technology/inadequate outcome data; (4) the financial burden of EF; (5) inherent uncertainty relating to potential decision regret; and (6) differing perceptions between patients/providers regarding the role providers should play in the decision. Additionally, potential sources of decisional support were identified, including provision of basic information before and/or during initial consultation, followed by an opportunity during or after initial consultation for clarifying information and helping with value judgements. Individualized counselling based on patient values, adequate follow-up, psychosocial counselling, and peer support were also emphasized. CONCLUSIONS: More decisional support for women considering EF is needed. Suggestions include a patient decision aid in conjunction with modified healthcare provider counselling, support and follow up.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,302 · 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
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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