Patient Priorities Concerning Treatment Decisions for Advanced Neuroendocrine Tumors Identified by Discrete Choice Experiments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with advanced neuroendocrine tumors (NETs) have multiple treatment options. Ideally, treatment decisions are shared between physician and patient; however, previous studies suggest that oncologists and patients place different value on treatment attributes such as adverse event (AE) rates. High-quality information on NET patient treatment preferences may facilitate patient-centered decision making by helping clinicians understand patient priorities. METHODS: This study used 2 discrete choice experiments (DCE) to elicit preferences of NET patients regarding advanced midgut and pancreatic NET (pNET) treatments. The DCEs used the "potentially all pairwise rankings of all possible alternatives" (PAPRIKA) method. The primary objective was to determine relative utility rankings for treatment attributes, including progression-free survival (PFS), treatment modality, and AE rates. Ranking of attribute profiles matching specific treatments was also determined. Levels for treatment attributes were obtained from randomized clinical trial data of NET treatments. RESULTS: One hundred and 10 participants completed the midgut NET DCE, and 132 completed the pNET DCE. Longer PFS was the highest ranked treatment attribute in 64.5% of participants in the midgut NET DCE, and in 59% in the pNET DCE. Approximately, 40% of participants in both scenarios prioritized lower AE rates or less invasive treatment modalities over PFS. Ranking of treatment profiles in the midgut NET scenario identified 60.9% of participants favoring peptide receptor radionuclide therapy (PRRT), and 30.0% somatostatin analogue dose escalation. CONCLUSION: NET patients have heterogeneous priorities when choosing between treatment options based on the results of 2 independent DCEs. These results highlight the importance of shared decision making for NET patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».