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Enregistrement W2024278415 · doi:10.1097/fpc.0000000000000061

Cancer patients’ acceptance, understanding, and willingness-to-pay for pharmacogenomic testing

2014· article· en· W2024278415 sur OpenAlexaff
Sinéad Cuffe, Henrique Hon, Xin Qiu, Kimberly Tobros, Chung-Kwun Amy Wong, Bradley De Souza, Graham McFarlane, Sohaib Masroor, Abul Kalam Azad, Natalie Rozanec, Natasha B. Leighl, Shabbir M.H. Alibhai, Wei Xu, Amalia M. Issa, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevuePharmacogenetics and Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsMedicineWillingness to payCancerGenetic testingOncologyIntensive care medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pharmacogenomics is gaining increasing importance in the therapeutics of cancer; yet, there is little knowledge of cancer patients' attitudes toward the use of pharmacogenomic testing in clinical practice. We carried out this study to explore cancer patients' acceptance, understanding, and willingness-to-pay for pharmacogenomic testing. MATERIALS AND METHODS: A broad cross-section of gastrointestinal, lung, breast, and other cancer patients were interviewed in terms of their acceptance of pharmacogenomic testing using hypothetical time, efficacy, and toxicity trade-off and willingness-to-pay scenarios. RESULTS: Among the 96% of 123 adjuvant patients accepting chemotherapy under optimal conditions, 99% wanted pharmacogenomic testing that could identify a subset of patients benefiting from chemotherapy, accepting median incurred costs of $2000 (range $0-25,000) and turnaround time for test results of 16 days (range 0-90 days). Among the 97% of 121 metastatic patients accepting chemotherapy, 97.4% wanted pharmacogenomic testing that could detect the risk of severe toxicity, accepting median incurred costs of $1000 (range $0-10,000) and turnaround time for results of 14 days (range 1-90 days). The majority of patients wanted to be involved in decision-making on pharmacogenomic testing; however, one in five patients lacked a basic understanding of pharmacogenomic testing. CONCLUSION: Among cancer patients willing to undergo chemotherapy, almost all wanted pharmacogenomic testing and were willing-to-pay for it, waiting several weeks for results. Although patients had a strong desire to be involved in decision-making on pharmacogenomic testing, a considerable proportion lacked the necessary knowledge to make informed choices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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