Use of iPad technology to determine cancer patient-reported preferences for and understanding of pharmacogenetic testing (PGT).
Notice bibliographique
Résumé
319 Background: PGT in oncology can be used to predict the efficacy and toxicity of a particular treatment in an individual. Previous work by our group has demonstrated that among cancer patients willing to undergo chemotherapy, >98% wanted PGT testing if it could identify patients who would respond to chemo. However, in the original study using a paper questionnaire, 22% of patients did not understand the concept of PGT and its clinical implications. Therefore, we have devised a simpler, more visual questionnaire in electronic format using iPad technology and simple animations. We are assessing if patient understanding using this format is increased and also if patients prefer completing the survey with this novel technology. Methods: An interim analysis of a broad cross-section of cancer patients using an iPad was performed. PGT questions related to hypothetical efficacy, toxicity, time to test results, willingness to pay as well as understanding of PGT scenarios were assessed. Results: 135 cancer patients (87% adjuvant, 12% metastatic; 27% breast, 25% colon, 22% heme malignancy, 23% other) attending Princess Margaret Hosptial participated. 85% of patients accepted chemo that had a 5% absolute improvement in survival and <10% chance of side effects. 94% of patients chose to have PGT if it could identify subsets of patients who would benefit from chemo. The median that patients were willing to pay for PGT was $250 (range $0-$5,000), however the median that patients felt was a reasonable price was $100 ($0-$5,000). 11% of patients admitted that they did not understand the concept of PGT and its clinical implications. Conclusions: Almost all patients who were willing to undergo chemo were also willing to accept PGT. Fewer patients in this study compared with our original paper directed questionnaire described themselves as lacking an understanding of PGT (11% versus 22% respectively), suggesting that survey administration on an iPad with a visual characterization of question scenarios improved understanding. Final data from over 300 patients will be analyzed in the fall, which would include data on patient attitudes on use of such technology for communication and decision making.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».