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Enregistrement W2116443943 · doi:10.1186/s13058-014-0442-6

The Angelina Jolie effect: how high celebrity profile can have a major impact on provision of cancer related services

2014· article· en· W2116443943 sur OpenAlexaff
D. Gareth Evans, Julian Barwell, Amanda Collins, Louise Izatt, Chris Jacobs, Alan C. Donaldson, Angela F. Brady, Andrew Cuthbert, Rachel Harrison, Sue Thomas, Anthony Howell

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesBreast Cancer CampaignGoddard Space Flight CenterNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésSurgical oncologyMedicineCancerBreast cancerFamily medicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: It is frequent for news items to lead to a short lived temporary increase in interest in a particular health related service, however it is rare for this to have a long lasting effect. In 2013, in the UK in particular, there has been unprecedented publicity in hereditary breast cancer, with Angelina Jolie's decision to have genetic testing for the BRCA1 gene and subsequently undergo risk reducing mastectomy (RRM), and a pre-release of the NICE guidelines on familial breast cancer in January and their final release on 26th June. The release of NICE guidelines created a lot of publicity over the potential for use of chemoprevention using tamoxifen or raloxifene. However, the longest lasting news story was the release of details of film actress Angelina Jolie's genetic test and surgery. METHODS: To assess the potential effects of the 'Angelina Jolie' effect, referral data specific to breast cancer family history was obtained from around the UK for the years 2012 and 2013. A consortium of over 30 breast cancer family history clinics that have contributed to two research studies on early breast surveillance were asked to participate as well as 10 genetics centres. Monthly referrals to each service were collated and increases from 2012 to 2013 assessed. RESULTS: Data from 12 family history clinics and 9 regional genetics services showed a rise in referrals from May 2013 onwards. Referrals were nearly 2.5 fold in June and July 2013 from 1,981 (2012) to 4,847 (2013) and remained at around two-fold to October 2013. Demand for BRCA1/2 testing almost doubled and there were also many more enquiries for risk reducing mastectomy. Internal review shows that there was no increase in inappropriate referrals. CONCLUSIONS: The Angelina Jolie effect has been long lasting and global, and appears to have increased referrals to centres appropriately.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,004

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 GPT0,352
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations320
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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