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目的：描述患者对使用细胞周期依赖性激酶 4 和 6 抑制剂 (CDK4&6i) 治疗转移性乳腺癌 (MBC) 的看法以及坚持/坚持使用的潜在挑战和障碍。方法：这项定性研究包括对美国 MBC 患者进行 60 分钟的半结构化电话访谈，这些患者是当前或近期的 CDK4&6i 用户，这些患者是从 2018 年 11 月 1 日至 2019 年 11 月 1 日期间 HealthCore 综合研究数据库中符合调查条件的商业和医疗保险优势计划患者的行政索赔中确定的。患者通过电子邮件和/或邮寄信件招募。60 分钟的电话访谈由经过培训的主持人使用研究开发的访谈讨论指南进行，其中包括影响治疗选择和依从性/坚持性的主题。访谈被录音、转录并按主题进行分析。结果：所有 462 名符合条件的患者都收到了招募电子邮件和/或信函，其中 36 名患者回复、同意参与并符合研究纳入标准；25 名患者安排了采访，24 名患者完成了采访。研究参与者主要是白人、非西班牙裔 (96%)，平均年龄为 59.5 岁。参与者报告了大部分积极的体验，很少提到依从性/持久性问题。他们进一步报告说，他们欣赏口服溶瘤药的简便性和便利性，能够应对副作用，有强大的医疗和社会支持，并且几乎没有遇到费用问题。结论：参与者报告的少数依从性/持久性问题与其他口服溶瘤药使用不理想的发现形成鲜明对比。访谈主题表明了可能导致缺乏依从性/持久性的几个因素：与肿瘤科医生的信任关系、对药物重要性的信念、积极的药物观点、强大的医疗和社会支持以及最低的个人药物成本。未来的研究应侧重于这些因素是否以及在多大程度上影响更多样化人群的依从性/持久性。如果在这些人群中发现依从性/持久性问题，那么研究开发针对与更好的依从性/持久性相关的因素的干预措施将是适当的。关键词：口服溶瘤药、患者观点、半结构化访谈、依从性、持久性、CDK4&6i 用户
定性研究
主要关键词
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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)