To treat or not to treat? Oncologists’ perceptions and experiences regarding overtreatment in end stage cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Aggressive care at end-of-life can harm quality of life without significantly improving survival. Despite best practice guidelines, research shows that oncologists continue to provide too much treatment to patients, especially at the end-of-life. Understanding the perceptions of oncologists regarding unnecessary care toward end-of-life can inform interventions and mitigate overuse. This study aimed to understand the perceptions and experiences of oncologists regarding why overuse of services is occurring for cancer patients at the end-of-life and elucidate factors which impede the implementation of best practices at the end-of-life in cancer. Methods: In-depth, semi-structured interviews were conducted with oncologists in Israel. The interview guide was based on the Theoretical Domains Framework to identify beliefs about practices in caring for patients at the end-of-life and transitioning to palliative care. Interviews were audio-recorded, transcribed, coded, and thematically analyzed. Results: Participants identified six major barriers and 12 major facilitators to reducing overuse at end-of-life. Barriers included patients seeking second opinions, patient and family fragility, pressure and demands from patients and families, a culture of valuing extending life, time constructs, and physicians' emotional regulation. Physicians reduce overuse by relying on experience, communication and relationship building skills, taking ownership over their roles, confidence in their abilities, belief and recognition of the importance of appropriate care, involving families and other healthcare professionals and easing into the process. Oncologist opinions vary based on role and geographical area of practice. Conclusion: Physicians can influence the rate of overuse as they guide patients at end-of-life. Findings can be utilized to help the health system in Israel reduce the overuse of unnecessary services at the end-of-life for cancer. Interventions such as palliative care referrals, multidisciplinary teams, and educational initiatives can help minimize overuse and improve quality of life for patients in their final days. Future research should incorporate views and perspectives of other stakeholders.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».