Cancer patients’ acceptance, understanding, and willingness-to-pay for pharmacogenomic testing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».