Differences between physician and patient preferences for cancer treatments: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision-making is useful to facilitate cancer treatment decisions. However, it is difficult to make treatment decisions when physician and patient preferences are different. This review aimed to summarize and compare the preferences for cancer treatments between physicians and patients. METHODS: A systematic literature search was conducted on PubMed, Embase, PsycINFO, CINAHL and Scopus. Studies elicited and compared preferences for cancer treatments between physicians and patients were included. Information about the study design and preference measuring attributes or questions were extracted. The available relative rank of every attribute in discrete choice experiment (DCE) studies and answers to preference measuring questions in non-DCE studies were summarized followed by a narrative synthesis to reflect the preference differences. RESULTS: Of 12,959 studies identified, 8290 were included in the title and abstract screening and 48 were included in the full text screening. Included 37 studies measured the preferences from six treatment-related aspects: health benefit, adverse effects, treatment process, cost, impact on quality of life, and provider qualification. The trade-off between health benefit and adverse effects was the main focus of the included studies. DCE studies showed patients gave a higher rank on health benefit and treatment process, while physicians gave a higher rank on adverse effects. Non-DCE studies suggested that patients were willing to take a higher risk of adverse effects or lower health benefit than physicians when accepting a treatment. CONCLUSIONS: Physicians and patients had important preference differences for cancer treatment. More sufficient communication is needed in cancer treatment decision-making.
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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 | 0,015 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».