The Impact of Receiving Predictive Genetic Information about Lynch Syndrome on Individual Colonoscopy and Smoking Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated whether receiving the results of predictive genetic testing for Lynch syndrome, indicating the presence or absence of an inherited predisposition to various cancers, including colorectal cancer, was associated with change in individual colonoscopy and smoking behaviors, which could prevent colorectal cancer. METHODS: The study population included individuals with no previous diagnosis of colorectal cancer, whose families had already identified deleterious mutations in the mismatch repair or EPCAM genes. Hypotheses were generated from a simple health economics model and tested against individual-level panel data from the Australasian Colorectal Cancer Family Registry. RESULTS: The empirical analysis revealed evidence consistent with some of the hypotheses, with a higher likelihood of undergoing colonoscopy in those who discovered their genetic predisposition to colorectal cancer and a lower likelihood of quitting smoking in those who discovered their lack thereof. CONCLUSIONS: Predictive genetic information about Lynch syndrome was associated with change in individual colonoscopy and smoking behaviors but not necessarily in ways to improve population health. IMPACT: The study findings suggest that the impact of personalized medicine on disease prevention is intricate, warranting further analyses to determine the net benefits and costs. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(11); 1524-33. ©2016 AACR.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».