Uptake of a 21-Gene Expression Assay in Breast Cancer Practice: Views of Academic and Community-Based Oncologists
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Advances in personalized medicine have produced novel tests and treatment options for women with breast cancer. Relatively little is known about the process by which such tests are adopted into oncology practice. The objectives of the present study were to understand the experiences of medical oncologists with multigene expression profile (gep) tests, including their adoption into practice in early-stage breast cancer, and the perceptions of the oncologists about the influence of test results on treatment decision-making. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study involving interviews with medical oncologists from academic and community cancer centres or hospitals in 8 communities in Ontario. A 21-gene breast cancer assay was used as the example of gep testing. Qualitative analytic techniques were used to identify the main themes. RESULTS: Of 28 oncologists who were approached, 21 (75%) participated in the study [median age: 43 years; 12 women (57%)]. Awareness and knowledge of gep testing were derived from several sources: international scientific meetings, participation in clinical studies, discussions with respected colleagues, and manufacturer-sponsored meetings. Oncologists observed that incorporating gep testing into their clinical practice resulted in several changes, including longer consultation times, second visits, and taking steps to minimize treatment delays. Oncologists expressed divergent opinions about the strength of evidence and added value of gep testing in guiding treatment decisions. CONCLUSIONS: Incorporation of gep testing into clinical practice in early-stage breast cancer required oncologists to make changes to their usual routines. The opinions of oncologists about the quality of evidence underpinning the test affected how much weight they gave to test results in treatment decision-making.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».