Patient and Family Caregiver Perspectives on Therapy De‐Escalation in Cancer: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer therapy de-escalation aims to reduce treatment intensity, minimizing the burden of short- and long-term toxicities on patients and family caregivers while maintaining current survival rates. While this approach holds potential benefits, it comes at a risk of worse patient health outcomes or treatment failure. An understanding of patient and family caregiver perspectives regarding cancer therapy de-escalation is required to design successful patient-and-caregiver-informed clinical trials, and optimally provide related patient-centered care. AIM: To identify and synthesize the literature about patient and family caregiver perspectives of cancer therapy de-escalation to guide clinical care, research, decision-support resources, and education. METHODS: Following the Joanna Briggs Institute methodology, a systematic literature search was conducted in MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and CINAHL. We included quantitative, qualitative, and mixed-methods studies involving patients of all ages and cancer diagnoses and their family caregivers that focused on perceptions of cancer therapy de-escalation. Extracted data were organized according to the Framework for De-implementation in Cancer Care Delivery. Study quality was appraised. RESULTS: Twenty studies were included. De-escalation perspectives varied between patients and family caregivers, with factors including clinician trust and desire to improve quality of life noted as influential in de-escalation decisions. The decision-making process could be better supported through the provision of timely patient and family caregiver information and clinician communication training. CONCLUSION: Cancer therapy de-escalation decisions are complex and multifactorial. Future research exploring which factors influence patient and family decision-making may offer insight into the design of optimal informational and supportive interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».