A taxonomy of the factors contributing to the overtreatment of cancer patients at the end of life. What is the problem? Why does it happen? How can it be addressed?
Notice bibliographique
Résumé
Many patients with cancer approaching the end of life (EOL) continue to receive treatments that are unlikely to provide meaningful clinical benefit, potentially causing more harm than good. This is called overtreatment at the EOL. Overtreatment harms patients by causing side-effects, increasing health care costs, delaying important discussions about and preparation for EOL care, and occasionally accelerating death. Overtreatment can also strain health care resources, reducing those available for palliative care services, and cause moral distress for clinicians and treatment teams. This article reviews the factors contributing to the overtreatment of patients with cancer at the EOL. It addresses the complex range of social, psychological, and cognitive factors affecting oncologists, patients, and patients' family members that contribute to this phenomenon. This intricate and complex dynamic complicates the task of reducing overtreatment. Addressing these driving factors requires a cooperative approach involving oncologists, oncology nurses, professional societies, public policy, and public education. We therefore discuss approaches and strategies to mitigate cultural and professional influences driving overtreatment, reduce the seduction of new technologies, improve clinician-patient communication regarding therapeutic options for patients approaching the EOL, and address cognitive biases that can contribute to overtreatment at the EOL.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».