MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2619248532 · doi:10.5430/jnep.v7n10p119

Developing genetic counseling for male BRCA1/2 mutation carriers based on their own experiences

2017· article· en· W2619248532 sur OpenAlexvenueno aff
Outi Kajula, Outi Kuismin, Maria Kääriäinen, Helvi Kyngäs

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyöpäjärjestötElla ja Georg Ehrnroothin Säätiö
Mots-clésGenetic counselingMutationContent analysisPsychologyMedicineGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous studies of genetic counseling (GC) for male BRCA1/2 mutation carriers have focused on their level of satisfaction with the GC and its content. The aim of this study was to examine the GC experiences of male BRCA1/2 mutation carriers, and their suggestions for improving GC, more broadly.Methods: Data were collected by themed interviews of Finnish male BRCA1/2 mutation carriers (n = 31), and subjected to inductive content analysis.Results: The results indicated that the participants had a mixture of both positive and negative experiences of GC regarding operational conditions at Departments of Clinical Genetics (DCGs) and the ability of the counselors’ (clinical geneticists or genetic nurses) to provide GC. Although the GC was implemented in a professional manner, according to the male participants, more concreate and illustrative information should be provided, and the counselors should receive additional training to provide such information and improve their communication skills.Conclusions: Based on results of the study we make some suggestions for tailored GC for male BRCA1/2 mutation carriers. The results may facilitate development of a tentative model of GC that could be extended to broader categories of people at risk of hereditary cancer syndromes in the future.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207