Stratified Cancer Screening: The Practicalities of Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving understanding of the genetic basis of disease susceptibility enables us to estimate individuals' risk of developing cancer and offer them disease prevention, including screening, stratified to reflect that risk. Little attention has so far been given to the implementation of stratified screening. This article reviews the issues that would arise in delivering such tailored approaches to prevention in practice. RESULTS: Issues analysed include the organisational context within which implementation of stratified prevention would occur, how the offer of screening would be made, making sure consent is adequately informed, how individuals' risk would be assessed, the age at which risk estimation should occur, and the potential use of genetic data for other purposes. The review also considers how management might differ depending on individuals' risk, how their results would be communicated and their follow-up arranged, and the different issues raised by modification of an existing screening programme, such as that for breast cancer, and the establishment of a new one, for example for prostate cancer. CONCLUSION: Stratified screening based on genetic testing is a radically new approach to prevention. Various organisational issues would need to be considered before it could be introduced, and a number of questions require further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,265 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».