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Enregistrement W4410803224 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.8612

Exploring decisional needs of patients considering first line treatment of advanced EGFR+ lung cancer: An interpretive descriptive study.

2025· article· en· W4410803224 sur OpenAlexaffabout
Rena Seeger, Dawn Stacey, Emi Bossio, Paul Wheatley‐Price

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerDescriptive researchOncologyDescriptive statisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8612 Background: With expanding treatment options for EGFR+ metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC), shared decision-making is important in aligning treatment plans with patient values. Targeted therapies like osimertinib offer convenience and independence. New studies like FLAURA2 and MARIPOSA explore therapeutic combinations with intravenous drugs, demonstrating potentially superior efficacy but more side effects, highlighting the need for unbiased and patient-centered approaches. This study explores the decisional needs of patients considering first-line treatments. Methods: We conducted an interpretive descriptive qualitative study guided by the Ottawa Decision Support Framework to explore the experiences and perspectives of EGFR+ mNSCLC patients. Interviews were conducted via Microsoft Teams. Inclusion criteria: 18+ years; mEGFR+ NSCLC; current/prior osimertinib therapy; proficient in English. Interviews were conducted using a standardized interview guide with inductive thematic analysis. A sample size of 10-12 was considered sufficient to saturate ideas from participant responses, with additional 3 recruited to ensure saturation. Themes were mapped onto the Ottawa Decision Support Framework. Results: Sixteen participants were interviewed from Sep-Nov 2024: age 48-83 (median 62 years); 11 female; 13 currently taking osimertinib; 10 diagnosed >1 year. Many patients reported relying on oncologist recommendation without participation in decision making. Patients with young children had an increased desire to be actively involved in treatment decisions. Key themes from preliminary analysis identified: patients overwhelmingly trusted their oncologist , felt pressure to start treatment quickly , were overwhelmed with the diagnosis , had inadequate knowledge of the treatment and potential side effects, and felt highly responsible to ensure proper drug administration . Patients valued e ase and convenience of [osimertinib] treatment, fe w severe side effects, being alive, continuing day to day living , and remaining independent for family and travel. When asked about combination therapy, patients valued quality of life , avoiding increased hospital trips and side effects , but indicated a willingness to try . Conclusions: Key themes from preliminary analysis identify crucial components at initial diagnosis, with patients feeling overwhelmed and having inadequate knowledge, thus relying on their trusted oncologists’ recommendation. While patients highly valued independence, fewer visits and quality of life, they were willing to try combination therapy, highlighting the importance of oncologists understanding their patient’s individual needs and goals of treatment. Treatment choices should reflect the patient’s values. These results will be used to create a decision aid that we can pilot in our oncology clinics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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