Tailored chemotherapy based on tumour gene expression analysis: breast cancer patients' misinterpretations and positive attitudes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PELLEGRINI I., RAPTI M., EXTRA J.-M., PETRI-CAL A., APOSTOLIDIS T., FERRERO J.-M., BACHELOT T., VIENS P., JULIAN-REYNIER C. & BERTUCCI F. (2011) European Journal of Cancer Care21, 242–250 Tailored chemotherapy based on tumour gene expression analysis: breast cancer patients' misinterpretations and positive attitudes The aim of this study was to document how breast cancer patients perceive their prognosis and a tailored treatment based on tumour gene expression analysis, and to identify the features of this approach that may impact its clinical application. In-depth interviews were conducted at three French cancer centres with 37 women (35–69 years of age) with node-positive breast cancer undergoing an adjuvant chemotherapy regimen defined on the basis of the genomic signature predicting the outcome after chemotherapy. Several concerns were identified. First, some misconceptions about these methods were identified due to semantic confusions between the terms ‘genomic’ and ‘genetic’, which generated anxiety and uncertainty about the future. Second, the ‘not done’ and ‘not interpretable’ signatures were misinterpreted by the women and associated with highly negative connotations. However, the use of tumour genomic analysis to adapt the treatment to each patient received most of the patients' approval because it was perceived as an approach facilitating personalised medicine. In conclusion, improving the quality of provider/patient communications should enable patients to play a more active part in the decision making about their treatment. This will ensure that those who agree to have tumour gene analysis have realistic expectations and sound deductions about the final result disclosure process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle