Parent decision‐making around the genetic testing of children for germline <i>TP53</i> mutations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Li-Fraumeni syndrome is a rare genetic cancer predisposition syndrome caused by germline TP53 mutations. Up to 20% of mutation carriers develop cancer during childhood. The benefits of TP53 mutation testing of children are a matter of debate and knowledge of parent decision-making around such testing is limited. The current study examined how parents make decisions regarding TP53 testing for their children. METHODS: Families offered and those pursuing TP53 testing for their children were identified across the study sites. Qualitative interviews with 46 parents (39 families) were analyzed to describe decision-making styles and perceived advantages and disadvantages of testing. RESULTS: TP53 mutation testing uptake was high (92%). Three decision-making styles emerged. Automatic decisions (44% of decisions) involved little thought and identified immediate benefit(s) in testing (100% pursued testing). Considered decisions (49%) weighed the risks and benefits but were made easily (77% pursued testing). Deliberated decisions (6%) were difficult and focused on psychosocial concerns (25% pursued testing). Perceived advantages of testing included promoting child health, satisfying a "need to know," understanding why cancer(s) occurred, suggesting family member risk, and benefiting research. Disadvantages included psychosocial risks and privacy/discrimination/insurance issues. CONCLUSIONS: Although empirical evidence regarding the benefits and risks of TP53 testing during childhood are lacking, the majority of parents in the current study decided easily in favor of testing and perceived a range of advantages. The authors conclude that in the context of a clinical diagnosis of Li-Fraumeni syndrome, parents should continue to be offered TP53 testing for their children, counseled regarding potential risks and benefits, and supported in their decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».