The value of personalizing medicine: Medical oncologists’ and patients’ perspectives on genomic testing of breast tumors in chemotherapy treatment decisions.
Notice bibliographique
Résumé
e11000 Background: Benefits of adjuvant chemotherapy for early-stage breast cancer patients (pts) depend on baseline recurrence risks. Gene expression profiling (GEP) of tumours informs baseline risk prediction, potentially reducing unnecessary treatment and healthcare costs. Limited evidence exists on its clinical utility; we explored pts and medical oncologists (MO) perspectives on GEP in chemotherapy decisions. Methods: We used a qualitative design of individual interviews with MO (n=10), focus groups and individual interviews with pts (n=20) from Ontario. Pts who underwent genomic testing of their tumours (‘OncotypeDx’), were recruited through clinics from two academic hospitals in Toronto. MO were recruited through clinics, advertisements and referrals from the research team. Data were analyzed using interpretative qualitative methods, including content analysis, qualitative description and constant comparison techniques. Results: Pts and MO valued GEP as an additional decision-support tool, complementing existing clinical indicators. Its perceived utility varied between pts and MO. Pts valued the test highly, suggesting it was one of the primary determinants of their treatment decision. All pts followed the course of action their results suggested. Pts with intermediate scores often used the results to reinforce their pre-existing treatment preferences. MO were mixed about the test’s utility. Some considered it another tool supporting their approach to risk assessments, while others used it more definitively to resolve their uncertainty. MO explained the test’s contribution to decision-making but remained uncertain about pts understanding and expectations of the test. Some raised concerns about the variability of its use and interpretation within their medical community. Conclusions: Pts and MO valued the test, often using it as a primary determinant in their treatment decision, despite MO concerns about its technical limitations and pts limited understanding. Results identify a need for informational decision aids and practice guidelines to support pts understanding and standardized application of the test.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».