The Use of Family History Questionnaires: An Examination of Genetic Risk Estimates and Genetic Testing Eligibility in the Non‐responder Population
Notice bibliographique
Résumé
The use of mailed family history questionnaires (FHQs) has previously been established to be an effective method for obtaining family history information for the triage of patients for genetic counseling and genetic testing of hereditary breast and ovarian cancer syndrome; yet only 53% of patients complete their FHQ within 6 months from the date of mailing (Armel et al. Journal of Genetic Counseling, 18(4):366-378, 2009). Although literature exists evaluating why women may not attend genetic counseling, no data are currently available examining genetic risk or genetic testing eligibility in the population of patients not returning their FHQ (non-responders). Concern exists that if non-responders are not followed-up for the purpose of triage for genetic counseling, individuals at high-risk for a hereditary cancer syndrome may be missed. This article explores the demographics of the non-responder population to assess genetic risk estimates for mutations in the BRCA1 and BRCA2 genes and genetic testing eligibility as compared to a responder population of patients who completed a mailed FHQ. A total of 430 pedigrees were obtained, 215 from non-responders and 215 from responders. Results of this study indicate that 69% of non-responders were either unreachable by telephone (42%), declined an appointment (19%), or were previously seen in another center for a genetic counseling visit (8%). Additionally, results indicate that non-responders are less likely to be eligible for genetic testing (40%) as compared to responders (57%) (p = 0.0004). Together these data shed light on a population of patients for which limited information exists and suggest that we question how and to what extent clinics should pursue non-responders, particularly in light of global reductions in health care funding.
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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 | 0,001 | 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 ».