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Enregistrement W2109391495 · doi:10.1007/s10897-009-9228-x

The Effectiveness of Family History Questionnaires in Cancer Genetic Counseling

2009· article· en· W2109391495 sur OpenAlexaffabout
Susan Randall Armel, Jeanna McCuaig, Amy Finch, Rochelle Demsky, Tony Panzarella, Joan Murphy, Barry P. Rosen

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingFamily historyPedigree chartMedicineGenetic testingFamily medicineClinical psychologyGeneticsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of individuals receiving genetic counseling for hereditary breast and ovarian cancer syndrome has steadily risen. To triage patients for genetic counseling and to help reduce the amount of time needed by a genetic counselor in direct patient contact, many clinics have implemented the use of family history questionnaires. Although such questionnaires are widely used, scant literature exists evaluating their effectiveness. This article explores the extent to which family history questionnaires are being used in Ontario and addresses the utility of such questionnaires in one familial cancer clinic. By comparing the pedigrees created from questionnaires to those updated during genetic counseling, the accuracy and effectiveness of the questionnaires was explored. Of 121 families recruited into the study, 12% acquired changes to their pedigree that led to a revised probability estimate for having a BRCA1 or BRCA2 mutation and 5% acquired changes that altered their eligibility for genetic testing. No statistically significant difference existed between the eligibility for genetic testing prior to and post counseling. This suggests that family history questionnaires can be effective at obtaining a family history and accurately assessing eligibility for genetic testing. Based on the variables that were significantly associated with a change in probability estimate, we further present recommendations for improving the clarity of such questionnaires and therefore the ease of use by patients.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,269
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,269
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations25
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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