Exploring decisional needs of adults considering first line treatment for advanced EGFR+ lung cancer: An interpretive descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With expanding treatment options for EGFRs+ metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC), shared decision-making is critical in aligning treatment plans with patient values. Oral targeted therapies offer convenience and independence and emerging therapies combining targeted therapies with various IV therapies show improved efficacy but with increased side effects and impacts on quality of life. This study explores the decisional needs of adults with EGFR+ mNSCLC considering first-line treatments. METHODS: We conducted an interpretive descriptive qualitative study guided by the Ottawa Decision Support Framework. INCLUSION CRITERIA: adults mEGFR+ NSCLC with current or prior Osimertinib therapy. Interviews were conducted using a standardized interview guide. Interview transcripts were analyzed using inductive thematic analysis and mapped onto the Framework. RESULTS: The 16 participants were aged 48-83 years (median 62); 11 female; 13 currently taking Osimertinib; and time since diagnosis was 2 to 78 months. Decisional needs include inadequate discussion on alternatives; decisions under pressure; feeling overloaded with written information; desire for value-aligned treatment; deferring to trusting relationships; strong emotions interfering with decision-making; desire for structured decisional supports. Participants valued Osimertinib's convenient oral delivery, minimal side effects, and ability to maintain independence. When asked about newer combined treatments, participants wanted more details so they could weigh the options to determine the best fit for their personal circumstances. CONCLUSION: Our findings emphasize the need for oncologists to recognize patients' decisional needs in treatment discussions and consider ways to support them to ensure treatment choices align with patients' informed values.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».