Knowledge about hereditary nonpolyposis colorectal cancer; mutation carriers and physicians at equal levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification and adequate management of individuals at risk for hereditary nonpolyposis colorectal cancer (HNPCC) is crucial since surveillance programmes reduce morbidity and mortality. We investigated knowledge about key features of HNPCC in at risk individuals and physicians in surgery, gynecology and oncology. METHODS: Data were collected using a questionnaire which was answered by 67 mutation carriers and 102 physicians from the southern Swedish health care region. The statements were related to colorectal cancer, heredity and surveillance and the physicians were also asked questions about cancer risks and surveillance strategies. RESULTS: Both groups answered questions on colorectal cancer risk, surveillance and genetic testing well, whereas answers about inheritance and risks for HNPCC associated cancer were less accurate. Only half of the family members and one third of the physicians correctly estimated the risk to inherit an HNPCC predisposing mutation. Among family members, young age (<57 years), female sex and recent genetic counseling significantly correlated with better results. Physicians generally underestimated the risk of HNPCC associated cancers and three out of four suggested a later starting age for surveillance than recommended. CONCLUSION: The finding of similar levels of knowledge about key features of HNPCC in at risk individuals and physicians reflect the challenge physicians face in keeping up to date on hereditary cancer and may have implications for the clinical management and professional relations with HNPCC family members.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».