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Enregistrement W4410812202 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.11109

Treatment preferences of patients, caregivers, and physicians in follicular lymphoma (FL): A global discrete-choice experiment (DCE) study.

2025· article· en· W4410812202 sur OpenAlexaboutno aff
Mitchell R. Smith, Mei Xue, Erlene Seymour, Yan Meng, Julie Dodds, Todor Totev, Leah McAslan, Andrew McAslan, Robert McEachern, Paul C. Mollitt, Lilián Díaz, Fengyi Jiang, Dominic Pilon, Keri Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFollicular lymphomaOncologyLymphomaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11109 Background: While recent FL therapy advances offer various treatment options, data are limited on FL treatment preferences in the shared decision-making process. A comprehensive survey with a DCE design was conducted to assess preferences of patients, caregivers, and physicians for different attributes that impact treatment choice. Methods: A web-based DCE survey available in English and Spanish was administered in Oct-Nov 2024 to patients with FL, caregivers, and physicians recruited in the US, the UK, Spain, Australia, and Canada through the Follicular Lymphoma Foundation (FLF). FL treatment attributes were selected based on targeted literature review, clinical inputs, and review with FLF patient and caregiver advisors. Attributes included efficacy (progression-free survival [PFS]), safety (impact of adverse events [AEs], including fatigue, cytokine release syndrome [CRS], and neurologic events [NE], on quality of life [QOL]), and convenience (mode of administration, treatment duration and frequency of visits, time needed to travel to treatment center). Survey responses were analyzed by patient, caregiver, and physician groups. Preference weights were generated from conditional logistic regression models and used to calculate the relative importance of attributes and willingness to trade off. Results: A total of 337 patients, 37 caregivers, and 29 physicians (median age: 59, 45, and 51 y, respectively) from 25 countries (>75% from US, UK, and Spain) responded to the DCE survey. The majority (93.7%) of patients reported having experienced ≥1 AE from previous treatment. Patients preferred treatments with longer PFS; mild or no impact of fatigue, CRS, and NEs on QOL during treatment; oral tablets vs infusions; a 3-mo duration with twice-weekly visits vs continuous duration with visits once every 3 mo; and <30 min of travel time vs >2 h (all P <.05). PFS was ranked as the most important attribute across patients, caregivers, and physicians. Following efficacy, treatment convenience attributes were ranked higher by patients and caregivers while safety attributes were more important to physicians. On average, patients were willing to accept reductions of 1 y of PFS for treatment requiring <30 min of travel vs >2 h, 0.7-1 y to receive treatments with less impact of AEs on QOL, 0.6 y for oral tablets vs blood collection and intravenous infusion, and 0.5 y for 3-mo treatment vs continuous duration. Conclusions: Efficacy is the most important attribute in treatment choice for patients, caregivers, and physicians. Following efficacy, patients and caregivers prioritize convenience and reduced impact of AEs, while physicians prioritize safety over convenience. Insights on differences between preferences highlight the importance of informed discussion and a balanced, individualized approach to treatment selection.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,387 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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