Transitioning to routine breast cancer risk assessment and management in primary care: what can we learn from cardiovascular disease?
Notice bibliographique
Résumé
To capitalise on advances in breast cancer prevention, all women would need to have their breast cancer risk formally assessed. With ~85% of Australians attending primary care clinics at least once a year, primary care is an opportune location for formal breast cancer risk assessment and management. This study assessed the current practice and needs of primary care clinicians regarding assessment and management of breast cancer risk. Two facilitated focus group discussions were held with 17 primary care clinicians (12 GPs and 5 practice nurses (PNs)) as part of a larger needs assessment. Primary care clinicians viewed assessment and management of cardiovascular risk as an intrinsic, expected part of their role, often triggered by practice software prompts and facilitated by use of an online tool. Conversely, assessment of breast cancer risk was not routine and was generally patient- (not clinician-) initiated, and risk management (apart from routine screening) was considered outside the primary care domain. Clinicians suggested that routine assessment and management of breast cancer risk might be achieved if it were widely endorsed as within the remit of primary care and supported by an online risk-assessment and decision aid tool that was integrated into primary care software. This study identified several key issues that would need to be addressed to facilitate the transition to routine assessment and management of breast cancer risk in primary care, based largely on the model used for cardiovascular disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».