MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801605280 · doi:10.1136/bmjopen-2018-021876

Evaluation of a decision aid for incidental genomic results, the Genomics ADvISER: protocol for a mixed methods randomised controlled trial

2018· article· en· W2801605280 sur OpenAlexafffundabout
Salma Shickh, Marc Clausen, Chloe Mighton, Selina Casalino, Esha Joshi, Emily Glogowski, Kasmintan A. Schrader, Adena Scheer, Christine Elser, Seema Panchal, Andrea Eisen, Tracy Graham, Melyssa Aronson, Kara Semotiuk, Laura Winter-Paquette, Michael F. Evans, Jordan Lerner‐Ellis, June Carroll, Jada G. Hamilton, Kenneth Offit, Mark E. Robson, Kevin E. Thorpe, Andreas Laupacis, Yvonne Bombard

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensPublic Health OntarioSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkBC Cancer AgencyMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineGenetic counselingFamily medicineInformed consentProtocol (science)Genetic testingHealth careClinical trialAlternative medicineGeneticsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Genome sequencing, a novel genetic diagnostic technology that analyses the billions of base pairs of DNA, promises to optimise healthcare through personalised diagnosis and treatment. However, implementation of genome sequencing faces challenges including the lack of consensus on disclosure of incidental results, gene changes unrelated to the disease under investigation, but of potential clinical significance to the patient and their provider. Current recommendations encourage clinicians to return medically actionable incidental results and stress the importance of education and informed consent. Given the shortage of genetics professionals and genomics expertise among healthcare providers, decision aids (DAs) can help fill a critical gap in the clinical delivery of genome sequencing. We aim to assess the effectiveness of an interactive DA developed for selection of incidental results. METHODS AND ANALYSIS: We will compare the DA in combination with a brief Q&A session with a genetic counsellor to genetic counselling alone in a mixed-methods randomised controlled trial. Patients who received negative standard cancer genetic results for their personal and family history of cancer and are thus eligible for sequencing will be recruited from cancer genetics clinics in Toronto. Our primary outcome is decisional conflict. Secondary outcomes are knowledge, satisfaction, preparation for decision-making, anxiety and length of session with the genetic counsellor. A subset of participants will complete a qualitative interview about preferences for incidental results. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by research ethics boards of St. Michael's Hospital, Mount Sinai Hospital and Sunnybrook Health Sciences Centre. This research poses no significant risk to participants. This study evaluates the effectiveness of a novel patient-centred tool to support clinical delivery of incidental results. Results will be shared through national and international conferences, and at a stakeholder workshop to develop a consensus statement to optimise implementation of the DA in practice. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03244202; Pre-results.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0990,014

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,401 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207