Access to Personalized Medicine: Factors Influencing the Use and Value of Gene Expression Profiling in Breast Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Genomic information is increasingly being used to personalize health care. One example is gene expression profiling (gep) tests, which estimate recurrence risk to inform chemotherapy decisions in breast cancer. Recently, gep tests were publicly funded in Ontario. We explored the perceived utility of gep tests, focusing on the factors influencing their use and value in treatment decision-making by patients and oncologists. METHODS: We conducted interviews with oncologists (n = 14) and interviews and a focus group with early-stage breast cancer patients (n = 28) who underwent gep testing. Both groups were recruited through oncology clinics in Ontario. Data were analyzed using the content analysis and constant comparison techniques. RESULTS: Narratives from patients and oncologists provided insights into various factors facilitating and restricting access to gep. First, oncologists are positioned as gatekeepers of gep, providing access in medically appropriate cases. However, varying perceptions of appropriateness led to perceived inequities in access and negative impacts on the doctor-patient relationship. Second, media attention facilitated patient awareness of gep, but also complicated gatekeeping. Third, the dedicated administration attached to gep was burdensome and led to long waits for results and also to increased patient anxiety and delayed treatment. Collectively, because of barriers to access, those factors inadvertently heightened the perceived value of gep for patients relative to other prognostic indicators. CONCLUSIONS: Our study delineates the factors facilitating and restricting access to gep, and highlights the roles of media and organization of services in the perceived value and utilization of gep. The results identify a need for administrative changes and practice guidelines to support streamlined and standardized use of gep tests.
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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 | 0,000 | 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 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 ».