Value of Genetic Testing for Hereditary Colorectal Cancer in a Probability-Based US Online Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . While choices about genetic testing are increasingly common for patients and families, and public opinion surveys suggest public interest in genomics, it is not known how adults from the general population value genetic testing for heritable conditions. We sought to understand in a US sample the relative value of the characteristics of genetic tests to identify risk of hereditary colorectal cancer, among the first genomic applications with evidence to support its translation to clinical settings. METHODS: . A Web-enabled choice-format conjoint survey was conducted with adults age 50 years and older from a probability-based US panel. Participants were asked to make a series of choices between 2 hypothetical blood tests that differed in risk of false-negative test, privacy, and cost. Random parameters logit models were used to estimate preferences, the dollar value of genetic information, and intent to have genetic testing. RESULTS: . A total of 355 individuals completed choice-format questions. Cost and privacy were more highly valued than reducing the chance of a false-negative result. Most (97% [95% confidence interval (CI)], 95%-99%) would have genetic testing to reduce the risk of dying of colorectal cancer in the best scenario (no false negatives, results disclosed to primary care physician). Only 41% (95% CI, 25%-57%) would have genetic testing in the worst case (20% false negatives, results disclosed to insurance company). CONCLUSIONS: . Given the characteristics and levels included in the choice, if false-negative test results are unlikely and results are shared with a primary care physician, the majority would have genetic testing. As genomic services become widely available, primary care professionals will need to be increasingly knowledgeable about genetic testing decisions.
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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 | 0,010 |
| 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 ».