Influential factors impacting treatment (tx) decision making (TDM) and decision regret (DR) in patients (pts) with localized or locally advanced prostate cancer (LPC/LAPC).
Notice bibliographique
Résumé
294 Background: Pts newly diagnosed with LPC/LAPC must contemplate many factors to make tx decisions that may later lead to regret. We conducted literature reviews exploring factors associated with pt TDM and DR. Methods: Databases (Ovid Medline, Ovid Embase, Cochrane Library), select congress proceedings and gray literature were searched (12 Sept 2022). Publications (pubs) on pt TDM and tx DR in LPC/LAPC were included following systematic literature review methods and selected based on the following criteria: 2012 onward, ≥100 pts, journal article, and quantitative data. Study quality was assessed by risk of bias tools (NICE STA guidance; Newcastle-Ottawa). Influential factors were those with p<0.05; for TDM, factors described as “a decision driver,” “associated,” “influential,” or “significant” were also included. Key factors were determined under consideration of number of studies, consistency of evidence, and study quality. Results: 75 pubs (68 studies) reported TDM (12 countries; 68% North America [NA] 25% Europe [E]). Pt TDM participation was reported in 34 pubs; overall, pts preferred an active/shared role. Of 39 influential TDM factors, those related to baseline demographics, health and disease, external factors (doctor recommendation most common), and tx goals/attributes were key (Table). 49 pubs reported DR (12 countries; 59% NA, 29% E). DR was assessed at 2 weeks to 6 years post-tx. Not tx specific DR (23 studies), was felt by 8-48% of pts. Regret associated with specific tx (18 studies) was felt by 7-43% (active surveillance), 12-57% (radical prostatectomy), 1-49% (radiotherapy), 28-49% (androgen deprivation therapy), and 21-47% (combination therapy) of pts. Of 42 significant DR factors, tx toxicity (sexual/urinary/bowel dysfunction), pt role in TDM, and making an informed tx decision were key (Table). Conclusions: DR is common in pts with LPC/LAPC. To help pts navigate factors influencing TDM and limit risk of DR, a shared consensual TDM approach between pts, caregivers, and healthcare professionals is needed. [Table: see text]
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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 | 0,021 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».