Genomic testing to determine drug response: measuring preferences of the public and patients using Discrete Choice Experiment (DCE)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The extent to which a genomic test will be used in practice is affected by factors such as ability of the test to correctly predict response to treatment (i.e. sensitivity and specificity of the test), invasiveness of the testing procedure, test cost, and the probability and severity of side effects associated with treatment. METHODS: Using discrete choice experimentation (DCE), we elicited preferences of the public (Sample 1, N = 533 and Sample 2, N = 525) and cancer patients (Sample 3, N = 38) for different attributes of a hypothetical genomic test for guiding cancer treatment. Samples 1 and 3 considered the test/treatment in the context of an aggressive curable cancer (scenario A) while the scenario for sample 2 was based on a non-aggressive incurable cancer (scenario B). RESULTS: In aggressive curable cancer (scenario A), everything else being equal, the odds ratio (OR) of choosing a test with 95% sensitivity was 1.41 (versus a test with 50% sensitivity) and willingness to pay (WTP) was $1331, on average, for this amount of improvement in test sensitivity. In this scenario, the OR of choosing a test with 95% specificity was 1.24 times that of a test with 50% specificity (WTP = $827). In non-aggressive incurable cancer (scenario B), the OR of choosing a test with 95% sensitivity was 1.65 (WTP = $1344), and the OR of choosing a test with 95% specificity was 1.50 (WTP = $1080). Reducing severity of treatment side effects from severe to mild was associated with large ORs in both scenarios (OR = 2.10 and 2.24 in scenario A and B, respectively). In contrast, patients had a very large preference for 95% sensitivity of the test (OR = 5.23). CONCLUSION: The type and prognosis of cancer affected preferences for genomically-guided treatment. In aggressive curable cancer, individuals emphasized more on the sensitivity rather than the specificity of the test. In contrast, for a non-aggressive incurable cancer, individuals put similar emphasis on sensitivity and specificity of the test. While the public expressed strong preference toward lowering severity of side effects, improving sensitivity of the test had by far the largest influence on patients' decision to use genomic testing.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».