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Enregistrement W2001786222 · doi:10.1186/1472-6874-7-3

Time to decide about risk-reducing mastectomy: A case series of BRCA1/2 gene mutation carriers

2007· article· en· W2001786222 sur OpenAlexafffund
Mary McCullum, Joan L. Bottorff, Mary T. Kelly, Stephanie Kieffer, Lynda G. Balneaves

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBreast cancerMedicineMastectomyGynecologyPsychologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this research was to explore women's decision-making experiences related to the option of risk-reducing mastectomy (RM), using a case series of three women who are carriers of a BRCA1/2 gene mutation. METHODS: Data was collected in a pilot study that assessed the response of women to an information booklet about RM and decision-making support strategies. A detailed analysis of three women's descriptions of their decision-making processes and outcomes was conducted. RESULTS: All three women were carriers of a BRCA1/2 gene mutation and, although undecided, were leaning towards RM when initially assessed. Each woman reported a different RM decision outcome at last follow-up. Case #1 decided not to have RM, stating that RM was "too radical" and early detection methods were an effective strategy for dealing with breast cancer risk. Case #2 remained undecided about RM and, over time, she became less prepared to make a decision because she felt she did not have sufficient information about surgical effects. Case #3 had undergone RM by the time of her second follow-up interview and reported that she felt "a load off (her) mind now". CONCLUSION: RM decision making may shift over time and require decision support over an extended period.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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