Direct Genetics Referral Pathway for High-Grade Serous Ovarian Cancer Patients: The “Opt-Out” Process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose . In order to meet a clinical need for better pathways to access genetic testing for ovarian cancer patients, we implemented and reviewed an opt-out referral process for genetic consultation whereby a referral is automatically sent to genetics following a pathological diagnosis of HGSC. Methods . Following implementation of the opt-out referral process, each month a list of new cases of HGSC was generated from the synoptic pathology report and forwarded directly to the Cancer Genetics clinic. Using an advanced directive, patients were automatically referred for genetic counselling two months after surgery. If the patient declined genetic counselling (opted-out) after discussion with their surgeon within the two months after surgery, the Genetic Counsellor was informed and the patient was removed from the referral process. Results . Between January 1, 2015, and December 31, 2017, 168 women were diagnosed with HGSC, of whom 167 received a referral for genetic consultation. In only one case the referral was cancelled by the surgeon, resulting in a referral rate of 99.4%. By the end of the study period, 133 women attended a genetics consultation appointment and 125 (94%) agreed to proceed with genetic testing. Among those who completed genetic testing, 15% tested positive for a BRCA1 or BRCA2 gene mutation. Of the women who tested positive for a BRCA1/2 mutation, 56% had no family history of breast or ovarian cancer. Conclusions . The opt-out referral process described in this study is s a feasible, effective, and patient-centred approach to increase access to BRCA1/2 testing for patients with ovarian cancer.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle