MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150745114 · doi:10.1177/1049732310387798

Preserving the Self: The Process of Decision Making About Hereditary Breast Cancer and Ovarian Cancer Risk Reduction

2010· article· en· W2150745114 sur OpenAlexafffund
A. Fuchsia Howard, Lynda G. Balneaves, Joan L. Bottorff, Patricia Rodney

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBreast cancerOvarian cancerGrounded theoryOophorectomyMedicineGynecologyProphylactic MastectomyDecision-makingCancerMastectomyQualitative researchOncologyInternal medicineBusinessSurgeryHysterectomySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women who carry BRCA1 or BRCA2 (BRCA1/2) gene mutations have up to an 88% lifetime risk of breast cancer and up to a 65% lifetime risk of ovarian cancer. Strategies to address these risks include cancer screening and risk-reducing surgery (i.e., mastectomy and salpingo-oophorectomy). We conducted a grounded theory study with 22 BRCA1/2 mutation-carrier women to understand how women make decisions about these risk-reducing strategies. Preserving the self was the overarching decision-making process evident in the participants' descriptions. This process was shaped by contextual conditions including the characteristics of health services, the nature of hereditary breast and ovarian cancer risk-reduction decisions, gendered roles, and the women's perceived proximity to cancer. The women engaged in five decision-making styles, and these were characterized by the use of specific decision-making approaches. These findings provide theoretical insights that could inform the provision of decisional support to BRCA1/2 carriers.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,437 · 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'étudeQualitatif
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

Citations56
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Health ResearchMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207