Development of cancer genetic services in the UK: A national consultation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technological advances in DNA sequencing have made gene testing fast and affordable, but there are challenges to the translation of these improvements for patient benefit. The Mainstreaming Cancer Genetics (MCG) programme is exploiting advances in DNA sequencing to develop the infrastructure, processes and capabilities required for cancer gene testing to become routinely available to all those that can benefit. METHODS: The MCG programme held a consultation day to discuss the development of cancer genetics with senior representation from all 24 UK cancer genetic centres. The current service landscape and capacity for expansion was assessed through structured questionnaires. Workshop discussion addressed the opportunities and challenges to increasing cancer gene testing in the National Health Service (NHS). RESULTS: Services vary with respect to population served and models of service delivery, and with respect to methods and thresholds for determining risk and testing eligibility. Almost all centres want to offer more cancer gene testing (82%) and reported increasing demand for testing from non-genetic clinical colleagues (92%). Reported challenges to increasing testing include the complexity of interpreting the resulting genetic data (79%), the level of funding and complexity of commissioning (67%), the limited capacity of current processes and cross-disciplinary relationships (38%), and workforce education (29%). CONCLUSIONS: Priorities to address include the development and evaluation of models of increasing access to gene testing, the optimal process for interpretation of large-scale genetic data, implementation of appropriate commissioning and funding processes, and achieving national consistency. The UK cancer genetics community have high expertise and strong commitment to maximising scientific advances for improved patient benefit and should be pivotally involved in the implementation of increased cancer gene testing.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle