Die Entwicklung einer personalisierten Entscheidungshilfe: Perspektiven von Patientinnen und Angehörigen der Gesundheitsberufe auf die gemeinsame Entscheidungsfindung und den Informationsbedarf zur Strahlentherapie bei Brustkrebs (M16SDM)

Hintergrund: Die niederländische Leitlinie zur Behandlung von Brustkrebs weist mehrere Grauzonen auf, in denen keine klare Empfehlung zu den Optionen der Strahlentherapie gegeben wird, in denen jedoch empfohlen wird, die Behandlung der Wahl mit der Patientin zu besprechen. Gegenwärtig sind Patienten unterschiedlichen Informationen ausgesetzt, die durch die persönlichen Arten der Patienteninformation durch das Fachpersonal gegeben werden. Die Herausforderung für alle onkologischen Fachkräfte besteht darin, den Patienten klar, strukturiert und neutral über die Vor- und Nachteile der Behandlungsoption(en) im Kontext des natürlichen Krankheitsverlaufs aufzuklären; um die Bedürfnisse und Vorlieben der Patienten zu ermitteln. Wie und welche Informationen in einer Entscheidungshilfe geteilt werden sollen, ist zu untersuchen, ebenso wie dies am besten umzusetzen ist.

Forschungsziele: Qualitative Bewertung des Informationsbedarfs und der Perspektiven von Patientinnen und Angehörigen der Gesundheitsberufe zur Brustkrebs-Strahlentherapie und Shard-Entscheidungsfindung.

Methoden: Halbstrukturierte Interviews werden sowohl mit Brustkrebspatientinnen als auch mit medizinischem Fachpersonal durchgeführt. Um möglichst heterogene Gruppen zu erreichen, werden Patienten unterschiedlichen Alters, mit unterschiedlichem Bildungsniveau und mit unterschiedlichen Behandlungen oder gar gegen eine Strahlentherapie ausgewählt . Daten werden gesammelt, bis die Sättigung erreicht ist. Interviews werden wortgetreu transkribiert und thematisch analysiert.

Ergebnisse: Ergebnisse der qualitativen Studie werden Anfang 2017 erwartet.

Hypothese: Die Untersuchung der Perspektiven von Patienten und medizinischem Fachpersonal zur gemeinsamen Entscheidungsfindung und zum Informationsbedarf zu strahlentherapeutischen Optionen wird zur Entwicklung einer personalisierten Entscheidungshilfe beitragen, die für eine breite Anwendung geeignet ist.