Needs Assessment for a Decision Aid in Oral Cancer Requiring Major Resection and Reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Treatment of advanced oral cavity cancer necessitates ablative and reconstructive surgery that can be life-altering, creating nuanced priorities between the desire for survival and quality of life. This study sought to describe currents practice of shared decision-making among patients with advanced oral cavity cancer and determine the need for a decision support tool. STUDY DESIGN: Cross-sectional, convergent, mixed methods study from 2020 to 2023. SETTING: Two major Canadian academic centers. METHODS: Semi-structured interviews were conducted and interpreted via inductive thematic analysis of preoperative and postoperative patients with locoregionally advanced oral cavity cancer. Qualitative findings were integrated with data obtained from validated instruments that examined shared decision-making (SDM-Q-9), decisional conflict (Decisional Conflict Scale; DCS), and decision-making self-efficacy (Ottawa Decision Self-Efficacy; ODSE). RESULTS: The median age of the 37 participants was 67 years (SD: 11). Qualitative themes suggested that the following influenced care decisions: (1) approaches to information delivery, (2) preoperative experiences impact decision-making, (3) perceived knowledge gaps and negative emotions, and (4) fear of cancer. Seven patients (18.9%) had clinically significant decisional conflict (DCS > 25) despite high levels of decisional self-efficacy (mean ODSE 95.1, SD:7.9). Greater perception of shared decision-making (r = -0.328, P = .048) and decisional self-efficacy (r = -0.687, P < .001) were correlated with lower decisional conflict. Recommendations for future decision-making tools included: (1) wide accessibility, (2) timeline of treatment events, (3) incorporate components that activate shared decision-making and integrate the clinician-patient dyad, and (4) promote conversation around difficult topics. CONCLUSION: These findings support the need for integrated and improved tools to promote shared decision-making.
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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».