局所前立腺がんの男性のSDMを改善するためのNLPベースのフィードバックのRCT (NLP RCT)

この研究の目的は、自然言語処理 +人工知能（NLP + AI）ベースのリスクコミュニケーションフィードバックシステムの影響を評価し、医師間の前立腺がん相談中の主要なトレードオフのリスクコミュニケーションの質を改善し、患者の意思決定を改善することです。 このクラスター無作為化試験では、臨床的に局在する前立腺がんと診断された新たに診断された評価可能な220人の患者は、評価可能な22人の医師内でランダム化されます。

1. 患者が治療のリスクと福利厚生（患者の場合）およびSDM（医師向け）または（医師向け）または
2. 患者と参加医師が、意思決定を支援するために相談から約72時間以内に主要なトレードオフについて言われたことについてNLP+AIベースのフィードバックを受け取る実験群。 さらに、医師は、リスクコミュニケーションの品質と改善のための推奨事項のためのAアプリオリ定義されたフレームワークに基づいて、各訪問のリスクコミュニケーションの採点を提供されます。

両方の研究腕では、医師と患者の間に音声録音されたフォローアップ電話またはビデオ通話があり、リスクについてさらなる議論を可能にし、あいまいさの領域を明確にします。 フォローアップの電話の後、患者と参加医師は、自分の経験に関する非常に簡単な調査を完了するよう求められます。

この研究では、NLP+AIベースのフィードバックを受けて、前立腺がんの治療相談を受けている患者のケア標準ケアに対する治療の選択の共有の選択の適切性が改善されるかどうかをテストする予定です。 学習スタッフは、フィードバックを提供することで患者に提供される情報の質についてより多くの説明責任を促進するため、医師にリスクコミュニケーションのフィードバックとグレーディングが医師のリスクコミュニケーションの質に影響を与えるかどうかもテストします。 この研究では、ランダム化比較試験のコントロールアームからのデータを分析して、腫瘍リスク（低、中期、および高リスク、およびプロバイダーの専門（泌尿器科、放射線腫瘍学、医療腫瘍学）、および患者の社会人口学の関連するサブグループにおける主要なトレードオフのリスクコミュニケーションの変動を理解します。