“I’m worth saving”‐ a qualitative study of people with dementia considering treatment with lecanemab
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As lecanemab becomes available to people living with dementia, there is a pressing need to understand how they weigh the potential benefits against costs. This study investigates how older adults perceive lecanemab’s risks and benefits and their approach to treatment decisions. Methods Semi‐structured interviews of older adults undergoing evaluation in Neurology clinics for lecanemab eligibility at two academic medical centers. An interdisciplinary research team used rapid thematic analysis guided by the Ottawa Decision Support Framework. Results 22 people completed interviews (mean age 70 years, 36% women, 100% white). Preliminary themes included: 1) Hopes, expected benefits, and the existential threat of dementia driving willingness and readiness to start lecanemab. Hopes included more time with family and more time feeling like themselves by stalling the progression of cognitive decline and amyloid build‐up. Some expected benefits included “getting back to where I was” and “getting better, not worse.” Some patients pursued Lecanemab because it would be doing ‘something’ (versus nothing), given the fear and stress of dementia. 2) Patients sought and obtained information from different sources, including advocacy organizations, the Internet, and clinicians. Patients desired more information about their personal risk and wanted to hear more from patients who took the medication. 3) Individual traits and preferences, family factors, and degree of trust in expertise influence how patients balance risks and benefits. Some patients were willing to accept treatment at any cost, either due to the perceived inevitability of decline without intervention or because they tend to “look past the negatives” when making decisions. Others weighed risks (e.g., brain bleeding) and financial and logistical costs carefully, but supportive families, insurance coverage, and trust in the system helped in their decision to start treatment. A small proportion of people would not get the treatment as the costs outweighed their personal benefit. Conclusions This group of people with mild dementia who are at the forefront of lecanemab treatment showed variation in hopes for treatment, information sought and obtained, and contextual factors in decision‐making, supporting the need for an individualized approach. These insights can guide future interventions to improve individualized decision‐making for lecanemab treatment.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».