Understanding Goals of Care for Patients Undergoing Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chimeric Antigen Receptor (CAR) T-cell therapy is a relatively novel treatment in Canada for relapsed and refractory leukemias and lymphomas. Limited evidence is available on patient experiences when undergoing this treatment, and there is no research regarding patients’ goals of care (GOC) when undergoing this treatment. Aims: This study aimed to explore patients’ experiences undergoing CAR T-cell therapy, particularly as it related to their GOC. Methods: A qualitative descriptive approach was employed. Information was gathered via semi-structured interviews and medical chart review. Interviews were transcribed and analyzed using content analysis to identify key themes. Results: Six regional patients participated in this study. Ten key themes were identified, highlighting patients’ identified GOC, a lack of implicit GOC discussions, challenging transitions throughout care, and a lack of nursing involvement in GOC discussions. Conclusion: Patients undergoing CAR T-cell therapy have clearly identified GOC (simply to survive) but have not explicitly discussed these goals with their healthcare providers. Overall, patients had positive experiences in receiving care during CAR T-cell therapy but there was opportunities identified to improve care, related to facilitating GOC discussions, increasing support during transitions in care, and optimizing the role of the nurse within GOC conversations. Future research should aim to investigate the experiences of a more varied group of patients including those who were offered and declined receiving CAR T-cell therapy, the perceptions of healthcare providers regarding GOC discussions within CAR T-cell therapy, and the role of nurses in GOC discussions.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».