目录
- 要点
- 背景：为何癌症治疗决策如此困难
- 什么是决策辅助工具？
- 研究人员如何开展本研究
- 纳入的30项研究概况
- 研究人员如何测量结果
- 主要发现：知识提升，冲突减少，满意度不变
- 亚组发现：哪些格式最有效
- 偏倚风险与证据确定性
- 这对患者意味着什么
- 这对护士和医疗系统意味着什么
- 局限性：本研究未能证明的内容
- 实用建议
- 常见问题
- 来源信息
要点
- 在4,303名癌症患者的30项随机对照试验中，决策辅助工具显著提高了决策知识水平，效应较大，但证据确定性较低。
- 同样的试验发现，在证据确定性中等的情况下，决策辅助工具适度降低了决策冲突，即艰难选择带来的令人痛苦的 uncertainty。
- 决策辅助工具并未显著提高决策满意度；结果不精确且跨越了零值，因此无法得出明确结论。
- 在探索性亚组分析中，仅基于网络的工具、混合格式以及针对某一特定癌症类型定制的辅助工具降低了决策冲突。
- 决策辅助工具应与您的医疗团队进行对话相结合使用，而不是替代它，并应根据癌症类型、教育程度和健康素养进行定制。
背景：为什么癌症治疗决策如此困难
被诊断出患有癌症的人数前所未有地多。这 partly 是好消息：更好的诊断技术和更多的治疗选择意味着疾病被更频繁地发现，并以更多方式进行治疗。但这些进步也带来了新问题——决策本身变得更加难以做出。现在的癌症护理属于“偏好敏感型”，这意味着通常没有单一明显正确的选择。
患者必须权衡复杂的临床信息。这包括疾病分期、肿瘤大小和肿瘤位置等细节。他们还必须权衡自己的个人情况。教育水平、健康素养（理解和利用健康信息的能力）、社会经济地位、个人价值观和偏好都会影响哪种治疗感觉更合适。
此外，癌症决策涉及生存与生活质量之间的高风险权衡。治疗选择迅速演变。癌症诊断的情感负担使这些对话更加困难。所有这些都可能让患者感到不知所措，并使共同决策（SDM——临床医生和患者基于患者价值观共同做出医疗决策的过程）变得复杂。
对于护士来说，关键挑战是在有限的时间内清晰地传达信息。决策知识——患者对其疾病和治疗选择的客观理解——是驱动人们做出选择的最重要因素之一。患者获得这种知识的主要方式是向医疗保健提供者提问。然而，患者在提问时面临真正的障碍。他们可能担心负面反应，因医学术语而感到困惑，或认为护士和医生只是“太忙了”。
当信息缺失时，往往会出现第二个问题：决策冲突。研究人员将决策冲突定义为当选项涉及风险、损失或对个人价值观的挑战时，对选择哪种行动方案感到不确定的状态。决策冲突通常来自三个来源。第一是对选项及其可能的益处和危害缺乏清晰的信息。第二是对自己价值观和偏好的不确定性。第三是感知到的在决策过程中支持或指导不足。
决策满意度是第三个重要指标。它捕捉患者对决策或决策过程本身的满意程度，反映了决策质量和患者的体验。过去的研究表明，仅依靠自身能力的癌症患者往往对他们做出的决策和得到的结果感到不满意。他们报告说当时知识不足，不清楚自己的价值观，并且有未解决的问题。当癌症患者缺乏决策知识时，他们倾向于经历负面情绪，进而影响他们是否坚持治疗。
决策辅助工具（DAs）的开发旨在弥补这些差距。它们在实现共同决策和提高决策质量方面发挥着至关重要的作用。决策辅助工具通过提供有关可用选择及其潜在结果的信息来实现这一目标。决策辅助工具还明确概述了需要做出的决策。决策辅助工具还帮助患者澄清他们的个人价值观和偏好。正式的循证指南可以提供专业医学知识并描述最佳临床实践，但也需要考虑个体患者的具体情况。
决策辅助工具已在其他临床领域得到广泛应用。决策辅助工具有助于减少患者和家属对临终关怀的偏见。决策辅助工具阐明了2型糖尿病患者的治疗偏好和价值观。决策辅助工具改善了类风湿关节炎患者对当前治疗无反应时转换疗法的准备度。在癌症护理中，决策辅助工具的使用显著增长。例如，决策辅助工具帮助新诊断的乳腺癌患者决定进行乳房切除术。决策辅助工具支持年轻女性癌症患者在关于未来生育能力的决策。决策辅助工具还帮助患者决定是否参加癌症临床试验。
但有一个结果一直顽固地不一致。廖博士及其同事发现，决策辅助工具对肝细胞癌（肝癌）患者的决策满意度没有显著影响。惠兰博士及其同事发现，决策辅助工具组的乳腺癌患者报告了更高的决策满意度。早期的荟萃分析主要关注单一癌症类型，如乳腺癌或前列腺癌。很少有研究关注整体癌症人群。这一空白正是本次新综述旨在填补的。
决策辅助工具到底是什么？
研究人员将决策辅助工具定义为呈现癌症相关选项及每个选择具体结果信息的工具。该工具应帮助癌症患者基于自己的价值观和偏好做出决策。
决策辅助工具有几种常见的交付格式：
- 小册子——宣传册和传单
- 基于网络的工具——网站和在线程序
- 混合交付方式——例如，教学视频后接小册子，或宣传册配以结构化的PowerPoint演示
在本综述中，所有三种格式均在亚组分析中分别进行了测试。研究人员还记录了每种辅助工具的两个技术质量特征。第一个特征是辅助工具是否使用绝对效应估计值来报告结局概率。绝对效应估计值是简单的数字，例如“100人中有3人”，而不是令人困惑的相对数值。第二个特征是辅助工具是否向用户传达了证据的确定性。辅助工具可以通过GRADE系统或类似框架来实现这一点。
研究人员如何开展研究
这是一项系统评价与荟萃分析，意味着研究人员收集了该主题的所有相关研究，并以统计学方式合并了其结果。该综述已在PROSPERO（注册号CRD42024519828）中预先注册，这是一个公共数据库，可在研究工作开始前锁定研究方法。结果按照PRISMA指南（系统评价和荟萃分析首选报告项目）报告，这是此类研究的标准清单。
团队从每个数据库的起始时间至2025年11月30日搜索了八个数据库和两个搜索引擎。四个英文数据库为Web of Science核心合集、Cochrane对照试验中心注册库（CENTRAL）、PsycINFO以及护理及相关健康文献累积索引（CINAHL）。四个中文数据库为中国生物医学光盘（CBMdisc）、中国知网（CNKI）、中国科技期刊VIP数据库和万方数据。两个搜索引擎为PubMed和Embase。
搜索策略遵循Cochrane方法，结合使用医学主题词（MeSH）术语、自由文本词和布尔运算符。搜索将关于癌症的术语（如“cancer”、“tumor”、“carcinoma”、“oncology”）与关于决策辅助工具的术语（如“decision support”和“shared decision-making”）配对。仅纳入人类受试者的随机对照试验（RCT）。
研究必须符合PICOS标准（参与者、干预、对照、结局、研究设计）：
- 参与者：年龄≥18岁的成年人，已确诊癌症，并面临与癌症相关的临床决策
- 干预：使用决策辅助工具的实验组
- 对照：常规护理（标准护理或无决策辅助工具的疗法），包括注意力控制条件或等待名单
- 结局：至少包含决策知识、决策冲突或决策满意度之一，在决策过程后的任何时间进行评估
- 研究设计：以英文发表的临床随机对照试验
团队排除了无法获取全文的研究，以及方案、综述、会议摘要、类实验研究、病例研究和定性研究。两名审稿人（标识为YC和QWY）使用EndNote 20软件独立筛选研究。随后他们独立提取数据。关于是否纳入某项研究或提取数据的任何分歧，通过与第三位作者讨论来解决。
提取的数据涵盖四个领域。第一个领域是研究描述：第一作者、年份和国家。第二个领域是参与者特征：平均年龄、癌症类型、样本量和性别。第三个领域是干预组和对照组详情：干预方式、交付方法和持续时间。第四个领域是结局信息：结果、测量工具和评估时间。所有数据均存储在Excel工作表中。
统计分析使用Stata 16.0软件。对于连续性结局，研究人员从每项研究中提取均值、标准差（SD）和样本量以计算效应量。研究人员使用标准化均数差合并结果。标准化均数差（SMD）是一种比较使用不同测量量表的研究结果的方法。结果以95%置信区间报告。置信区间（CIs）是真值可能所在的范围。
所有荟萃分析均使用具有DerSimonian–Laird估计量的随机效应模型。该模型假设由于人群和干预措施的差异，真实效应可能在研究间存在变异。异质性（研究间不一致的程度）使用I²统计量进行测量。I²为25%被视为低异质性，50%为中度，75%为高。无论I²值如何，均使用随机效应模型，但会报告异质性程度并将其纳入结果解释中。
对于比较多个组且共享共同对照组的试验，研究人员将对照组拆分为两个大致相等的子组。这创建了独立的比较，并防止同一参与者被重复计算。
基于临床推理，预先计划了三个亚组分析：
- 交付方式（小册子、基于网络或混合）。假设是，与静态材料相比，互动和多模态格式可能带来更高的参与度和知识保留。
- 癌症类型（单一特定癌症 versus 多种类型），因为不同癌症的决策背景和治疗的复杂性存在显著差异。
- 使用决策辅助工具的地区，因为文化和医疗保健体系因素可能会改变其可接受性和有效性。
为了检验亚组间的效应是否确实存在差异，研究人员进行了正式的交互作用检验。交互作用的p值低于0.05被认为具有统计学意义。研究团队明确指出，这些亚组分析是探索性的。他们警告称，亚组内的统计功效有限，且多重比较会增加I类错误（发现不存在的差异）的风险。结果也可能受到其他研究特征的混杂影响。
当某个结局至少有10项研究可用时，通过漏斗图评估发表偏倚（阳性结果比阴性结果更常被发表的趋势）。使用Egger检验，p值低于0.05被视为可能存在发表偏倚的信号。当提示存在偏倚时，应用Duval和Tweedie的剪补法来估计在考虑可能缺失的研究后整体效应会呈现何种情况。通过从每个森林图中逐一移除单个研究来进行敏感性分析，以检查结果的可信度。
纳入的30项研究概况
初步检索产生了26,307条记录。去除重复项并筛选标题和摘要后，对409篇全文报告进行了资格评估，其中30项随机对照试验符合标准。它们共纳入4,303名参与者。通过引文检索又确定了10条记录。
筛选漏斗图显示了标准的严格程度。在筛选的记录中，有24,051条在标题和摘要阶段被排除。其中，18,238条为会议摘要、论文集、方案、信件、回复或评论。另有3,906条与主题无关。剩余的1,907条不涉及癌症患者。在409篇全文评估报告中，排除了379篇。其中，27篇因数据无法使用而被排除。193篇因研究类型不正确而被排除。125篇因结局未包含决策知识、决策冲突或决策满意度而被排除。34篇因人群不限于癌症患者而被排除。
各研究的样本量在20至388名参与者之间。研究发表于2001年至2025年之间。29项研究采用双臂RCT设计。一项研究使用三组设计。一组接受标准护理。一组接受标准护理加Navya-PPT决策辅助工具，随后由患者单独完成研究问卷。一组接受标准护理加Navya-PPT，随后在有主要家庭成员在场的情况下完成问卷。
各研究中参与者的平均或中位年龄范围为28.78至70.27岁。地理分布上，21项研究在西方国家进行，9项在亚洲进行。
- 美国： 9项研究
- 加拿大： 4项研究
- 英国： 2项研究
- 荷兰： 2项研究
- 西班牙： 1项研究
- 瑞士： 1项研究
- 澳大利亚： 1项研究
- 德国： 1项研究
- 中国： 4项研究
- 新加坡、马来西亚、印度、韩国、日本： 各1项研究
七项研究纳入了被诊断患有多种癌症类型的人群。其余23项专注于单一癌症类型：
- 乳腺癌： 14项研究
- 前列腺癌： 4项研究
- 结直肠癌： 2项研究
- 肝细胞癌： 1项研究
- 甲状腺乳头状癌： 1项研究
- 肺癌： 1项研究
对照组的条件也各不相同。在四项研究中，对照组参与者接受了注意力控制干预。注意力控制是一种持续时间相同但不包含决策辅助核心要素的替代干预或接触方式。一个例子是浏览美国国家癌症研究所的临床试验信息网站。在其他26项研究中，对照组参与者在整个研究期间接受常规护理。
研究人员如何测量结果
各研究中使用的测量工具差异很大，这也是研究人员使用标准化均数差来合并数据的原因之一。
决策知识通过知识问卷中正确答案的比例进行测量。共使用了13种不同的知识评估工具。它们评估了三个领域的理解能力：
- 疾病和治疗特定事实——例如，了解肝细胞癌的治疗选择或乳腺癌的手术程序
- 风险-收益感知与不同选择相关——例如，结果和副作用的概率
- 系统或程序知识——例如，健康保险概念或预先护理规划流程
这些工具中的大多数是专门为各自的研究设计的。只有一项使用了经过验证的问卷。一项研究未报告其使用的具体测量工具。
决策冲突主要通过包含16个项目的决策冲突量表（DCS）进行测量，该量表在22项研究中得到使用。该量表评估不确定性、知情选择、价值观清晰度、支持以及感知的决策质量。一项研究用简短的4项筛选器补充了DCS。一项研究未报告其使用的具体工具。
决策满意度通过六种不同的仪器进行测量。这些仪器侧重于相关但不同的构念：
- 对决策的总体满意度（决策满意度量表）
- 对所获信息的满意度（癌症信息满意度剖面图）
- 对决策过程的满意度（医疗决策参与满意度量表）
- 有效决策子量表
- 对临床护理的满意度
主要发现：知识增加，冲突减少，满意度不变
汇总分析显示对决策知识有明确的积极影响。标准化均差为0.91，95%置信区间为0.49至1.33。由于该区间未跨越零，该结果具有统计学意义。按照SMD的常规标准（0.2为小效应，0.5为中等效应，0.8为大效应），这属于大效应。简而言之，使用决策辅助工具的患者比接受常规护理的患者对疾病和治疗方案的了解显著更多。
分析还显示决策冲突有所减少。标准化均差为−0.23，95%置信区间为−0.39至−0.07。负值方向意味着冲突降低，且由于区间保持在零以下，结果具有统计学意义。获益幅度适中而非巨大。使用决策辅助工具的患者对选择的犹豫和不确定感有所减轻。
然而，决策满意度未显示显著影响。标准化均差为0.03，95%置信区间较宽，为−0.42至0.48。由于该区间跨越零，研究人员无法得出结论认为决策辅助工具对满意度产生任何方向的影响。区间的宽度也表明精确度不足——换言之，各研究之间的结果不够一致，无法得出确切结论。
根据GRADE框架（推荐分级的评估、制定与评价）进行评判时，证据的确定性因结局指标而异：
- 决策知识：证据确定性低
- 决策冲突：证据确定性中等
- 决策满意度：证据确定性中等
亚组发现：哪些格式最有效
当研究人员按决策辅助工具的传递方式对研究进行分组时，出现了一种模式。三种传递方式——小册子、基于网络和混合式——均与决策知识增加相关。然而，只有基于网络和混合式方法与决策冲突减少相关。
这一差异很重要。它表明仅仅向患者发放宣传册可以提高其知识水平，但可能无法有效缓解其情感上的不确定性。交互式及综合格式似乎能同时实现这两点。
当研究按决策辅助工具是针对单一特定癌症类型还是多种癌症类型进行分组时，出现了第二种模式。针对特定和多种癌症类型的决策辅助工具均改善了知识水平。但只有针对特定癌症类型的工具与决策冲突减少相关。换言之，将工具针对特定疾病及其特定的权衡取舍进行定制，似乎有助于改善决策过程中的情感方面。
研究人员还考察了开展决策辅助工具的地区，指出文化和医疗保健体系因素可能会改变这些工具的接受度和有效性。他们将所有亚组发现视为探索性分析，并建议谨慎对待，因为亚组内的统计功效有限，且多次比较增加了假阳性的可能性。
偏倚风险与证据确定性
研究人员使用Cochrane偏倚风险评估工具第2版（ROB 2）评估了每项研究，该工具考察五个领域：随机化过程、偏离预期干预措施、缺失结局数据、结局测量以及报告结果的选择。部分研究报告了意向性治疗分析，将所有参与者按最初分配进行分析。对于这些研究，团队评估了“分配至干预措施的效果”。其他研究报告了符合方案集分析，仅分析按计划完成治疗的参与者。对于这些研究，团队评估了“遵循干预措施的效果”。每个领域被评定为偏倚风险低、存在某些担忧或偏倚风险高。
有一个领域尤为突出。“报告结果的选择”引发了频繁的担忧。共有13项研究在该领域被判定为存在某些担忧。这通常是因为试验方案或注册记录包含的信息不足，无法确信排除选择性报告。相比之下，“随机化过程”和“偏离预期干预措施”这两个领域最常被评定为偏倚风险低。仅有少数研究在这些领域被评定为存在某些担忧（分别为两项和六项研究）或偏倚风险高（分别为四项和一项研究）。
关于发表偏倚，研究人员报告称，决策冲突的Egger检验未显示显著的偏倚证据。仅在某个结局指标至少有10项研究可用时才生成漏斗图。当指示存在偏倚时，应用了剪补法。该方法在考虑潜在缺失研究的情况下估计效应值。还通过从每个森林图中逐一移除单个研究来进行敏感性分析，以测试结果的可信度。
这对患者的意义
实际信息很明确。如果您正面临癌症治疗决策，决策辅助工具很可能帮助您更好地了解您的选择。决策辅助工具还可能帮助您减少对选择的冲突感。这是一个有意义的获益，因为研究表明，决策知识不足的患者常经历负面情绪，这可能干扰其坚持治疗。
根据现有证据，决策辅助工具可能无法让您对决策感到满意。这是一个重要的区别。满意度似乎取决于信息之外的其他因素。研究人员指出，需要根据癌症类型、教育水平和健康素养定制决策辅助工具，以解决决策满意度方面的未满足需求。
请向您的医疗团队具体询问，是否有关于您癌症类型和决策的决策辅助工具。如果有基于网络或混合形式的工具可用，证据表明它比单独的宣传册更有可能减少您的冲突感。
这对护士和医疗系统的意义
作者直接阐述了其护理管理方面的启示。护士应将基于证据的决策辅助工具整合到常规癌症护理中，特别是基于网络和混合交付形式，以增强患者的决策知识并减少冲突。
作者还强调个性化定制。为了最大化效果，应根据目标癌症类型、教育水平和健康素养对决策辅助工具进行调整，以便解决决策满意度方面尚未满足的需求。
护士在此方面具有优势。该综述指出，患者往往因害怕负面反应、被医学术语搞糊涂或认为护士和医生太忙而不愿提问。设计良好的决策辅助工具可以分担部分信息负荷，使临床对话能够聚焦于患者的价值观和关切。
局限性：本研究无法证明的内容
有几项局限性值得关注，作者自己也指出了大部分。
- 亚组结果是探索性的。交付方式和癌症类型的发现来自探索性分析，亚组内的统计功效有限。多重比较也增加了I类错误的风险，意味着某些看似显著的差异可能是偶然发现。作者警告称，这些结果本质上是观察性的，可能受到其他研究特征的混杂影响。
- 测量工具差异很大。使用了13种不同的知识评估工具、一个16项冲突量表（有时有补充）和6种满意度量表。标准化均差允许在不同量表间进行合并，但并不能消除底层的不一致性。大多数知识评估工具是研究特定的而非经过验证的，还有两项研究甚至未报告其测量工具。
- 证据确定性有限。GRADE将决策知识的证据评定为低确定性，将决策冲突和决策满意度的证据评定为中等级别。对于不精确性，研究人员预先定义了0–100分量表上10分的最小重要差异（MID），当置信区间跨越该阈值时降低证据等级。
- 满意度结果不精确。决策满意度的置信区间范围为−0.42至0.48，且跨越了零。诚实的结论是，这些研究并未提供明确的答案——并非说决策辅助工具对满意度肯定无用。
- 报告偏倚是普遍存在的。 十三项研究在选择性报告方面存在一些问题，因为它们的方案或注册信息缺乏足够的细节。
- 癌症类型分布不均。乳腺癌占主导地位，在23项单一癌症研究中占14项，其次是前列腺癌，占4项。结直肠癌、肝细胞癌、甲状腺乳头状癌和肺癌各仅由一项或两项研究代表。
实践建议
基于本综述的发现，以下是患者、家属和临床医生如何利用这些证据采取行动：
- 询问是否有适用于您决策的辅助工具。向您的肿瘤科团队或护士询问，针对您的癌症类型和面临的具体选择，是否有相应的决策辅助工具。
- 如有可能，优先选择基于网络或混合形式。所有三种形式均提高了知识水平，但在亚组分析中，只有基于网络和混合方法也减少了决策冲突。
- 寻找针对您癌症类型的工具。仅针对特定癌症类型的决策辅助工具与减少决策冲突相关。
- 预期理解力提升，而非自动获得满意度。决策辅助工具可靠地提高了知识水平并适度减少了冲突，但在此合并分析中并未显著提高满意度。如果您的关切仍未得到解决，请告知您的医疗团队。
- 检查该工具是否提供绝对数值。本综述记录了每项辅助工具是否使用绝对效应估计值报告结果概率，这比相对数据更易于理解。
- 将辅助工具作为对话的补充，而非替代。决策辅助工具旨在帮助患者积极参与与临床医生的共同决策过程。
核心结论：决策辅助工具在帮助理解方面效果良好，在缓解不确定性方面效果适中。提高满意度可能需要更多针对个体患者及其具体情况进行个性化调整。
常见问题
癌症治疗的决策辅助工具是什么？
决策辅助工具是一种结构化工具，用于呈现与癌症相关的选项以及每种选择的具体结果。它帮助患者根据自己的价值观和偏好做出决定。决策辅助工具以宣传册、基于网络的工具或混合格式（如视频后接小册子）等形式提供。其设计目的是支持您与医疗团队进行共同决策。
决策辅助工具能帮我理解我的癌症治疗选项吗？
在对涉及 4,303 名癌症患者的 30 项随机对照试验的回顾中，决策辅助工具显著提高了决策知识，效果幅度较大。使用决策辅助工具的患者比接受常规护理的患者对疾病和治疗选项的了解明显更多。宣传册、基于网络和混合格式均能提高知识水平。该证据的确定性评级为低。
决策辅助工具能减少我在选择治疗时的不确定性感吗？
在对涉及 4,303 名患者的 30 项试验的同一回顾中，决策辅助工具适度降低了决策冲突（即面临艰难选择时感受到的令人痛苦的 uncertainty）。该效果具有统计学意义，但幅度适中而非较大。仅基于网络和混合格式的辅助工具，以及针对单一特定癌症类型的辅助工具，与降低冲突相关。该证据的确定性评级为中等。
使用决策辅助工具会让我的治疗决定更让我满意吗？
在对涉及 4,303 名患者的 30 项试验的汇总分析中，决策辅助工具并未显著提高决策满意度。结果不精确，意味着研究之间的差异不足以让人对任何一方做出自信的判断。满意度似乎取决于信息以外的因素。研究人员建议，决策辅助工具需要根据癌症类型、教育水平和健康素养进行个性化调整。
我应该要求哪种格式的决策辅助工具？
在对 30 项试验的亚组分析中，所有三种格式均提高了知识水平，但仅基于网络和混合方法也降低了决策冲突。仅宣传册形式的辅助工具提高了知识水平但未降低冲突。针对特定癌症类型的辅助工具与降低冲突相关，而涵盖多种癌症类型的则不然。这些亚组发现属于探索性研究，统计效力有限。
决策辅助工具会取代我与癌症团队的沟通吗？
不会。决策辅助工具旨在帮助患者积极参与与临床医生的共同决策，因此应与对话配合使用，而非替代对话。回顾指出，患者常因害怕负面反应、被医学术语搞糊涂或认为护士和医生太忙而犹豫提问。辅助工具可以分担部分信息负担。
关于癌症患者决策辅助工具的证据有哪些局限性？
对 30 项试验（涉及 4,303 名患者）的回顾存在局限性。亚组研究结果属于探索性研究，统计效能有限。测量工具差异很大，且大多数知识评估工具是针对特定研究设计的，而非经过验证的工具。证据确定性方面，知识方面的证据确定性较低，冲突和满意度方面的证据确定性为中等。有十三项研究提出了关于选择性报告的担忧。乳腺癌占据主导地位，在 23 项单一癌症研究中占 14 项。
面临癌症治疗决定的患者何时应寻求第二诊疗意见？
癌症决策具有偏好敏感性。决策辅助工具能提高知识水平并适度降低冲突，但并不能可靠地提高满意度。当选项仍不明确或您的价值观未得到充分关注时，第二诊疗意见会有所帮助。如果您不确定哪种治疗适合您的具体情况，请寻求第二诊疗意见。如果您的癌症类型在证据中代表性不足，请寻求第二诊疗意见。如果您希望在做出决定前让病理和影像结果得到审查，请寻求第二诊疗意见。第二诊疗意见旨在与您医疗团队的共同决策相辅相成，而非取代它。Diagnostic Detectives Network 提供独立的专家第二诊疗意见。
来源信息
Original article title: Effects of Decision Aids on Decision Knowledge, Conflict, and Satisfaction Among Patients With Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Authors: Yang Chen, Chuanmei Zhu, Linna Li, Juejin Li, Qianwen Yan, and Xiaolin Hu
Author affiliations: West China School of Nursing, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China; Outpatient Department, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China; Alice Lee Centre for Nursing Studies, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore; Tianfu Jincheng Laboratory, City of Future Medicine, Chengdu, Sichuan, China
Publication: Journal of Nursing Management, 2026; volume 2026, article 6436400. DOI: 10.1155/jonm/6436400. Open access under a Creative Commons Attribution License.
Registration: PROSPERO CRD42024519828
这篇患者友好型文章基于同行评审的研究。
