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Enregistrement W4394809006 · doi:10.1097/01.ju.0001008868.74763.2c.06

PD58-06 PATIENTS’ VALUES AND PREFERENCES FOR TREATMENT OF SMALL RENAL MASSES

2024· article· en· W4394809006 sur OpenAlexaboutno aff
Clara Diaz, Maryam Kandi, Philippe D. Violette, Gordon Guyatt, Mathieu Gratton, Patrick O. Richard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal massMedicineUrologyInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyKidney Cancer: Epidemiology & Evaluation/Staging/Surveillance III (PD58)1 May 2024PD58-06 PATIENTS' VALUES AND PREFERENCES FOR TREATMENT OF SMALL RENAL MASSES Clara Diaz, Maryam Kandi, Philippe Violette, Gordon Guyatt, Mathieu Gratton, and Patrick Richard Clara DiazClara Diaz , Maryam KandiMaryam Kandi , Philippe ViolettePhilippe Violette , Gordon GuyattGordon Guyatt , Mathieu GrattonMathieu Gratton , and Patrick RichardPatrick Richard View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0001008868.74763.2c.06AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Most patients diagnosed with small renal masses (SRMs) undergo invasive treatment (e.g., nephrectomy or thermal ablation), even though these masses may be benign or have low metastatic potential. Active surveillance has been proposed as an alternative to decrease over-treatment of SRMs. Data from observational studies suggest an increased mortality <1-2% when this approach is compared to invasive treatments. The study seeks to determine patients' values and preferences regarding the management of their SRMs. METHODS: In this Canadian multicenter prospective values and preference study, structured online interviews were conducted with asymptomatic patients who were newly diagnosed with SRMs and who have not yet chosen their treatment with their urologist. During these interviews, patients were first presented with outcomes data and asked their preference in terms of invasive treatment (i.e., nephrectomy vs. surgery). Next, patients were presented with hypothetical scenarios and were asked to choose, using a ping-pong approach, the maximum increase in the probability of death from kidney cancer that they would be willing to accept to decline an invasive treatment and chose active surveillance. RESULTS: Thirty-six participants were interviewed. Of these, 70.3% preferred to be treated by thermal ablation rather than surgery. In addition, the median maximal increase in the probability of death from kidney cancer that they were willing to accept to avoid the negative aspects of an invasive treatment was 0.1% (IQR: 0.1 - 6%). Nevertheless, 25% of patients reported a threshold ≥5%. The majority of patient preferred to be presented with data in the form of 'reduction in the risk of mortality' as opposed to 'increase in the risk of death' or had no preference between both presentation method. Despite the low risk threshold reported by most patients, over 55% of patients opted for AS after meeting with their urologist. CONCLUSIONS: Based on our small multicenter study, when presented with the best available data, the vast majority of patients interviewed preferred thermal ablation to surgery. However, after consultation with their urologist the majority selected active surveillance as their treatment choice. Further studies are needed to elucidate this change reflect a change in patient preference or access issues. Download PPT Source of Funding: KCRNC-KCC-CUASF and CRMUS Research Grants © 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 211Issue 5SMay 2024Page: e1216 Advertisement Copyright & Permissions© 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.Metrics Author Information Clara Diaz More articles by this author Maryam Kandi More articles by this author Philippe Violette More articles by this author Gordon Guyatt More articles by this author Mathieu Gratton More articles by this author Patrick Richard More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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