Implications of generating genetic test results for colon cancer in the international, population-based colon cancer family registry.
Notice bibliographique
Résumé
3567 Background: The ability to genotype large numbers of people rapidly and inexpensively for research purposes highlights the need to develop guidelines for providing medically-relevant research results - including unanticipated findings - to study participants. The Colon Cancer Family Registry (C-CFR) is the oldest and largest international colon cancer population-based registry; its experience managing genetic research findings can offer guidance to clinicians and researchers. The C-CFR has enrolled 10,019 cases with colon cancer and 24,708 family members in six registries in the US, Canada, Australia, and New Zealand. Deleterious (“high risk”) germline mutations have been identified in DNA mismatch repair (MMR) genes (MLH1, MSH2, MSH6, PMS2) and the MutYH gene. The aims of this presentation are to: (1) report the uptake of genetic test results by C-CFR participants; (2) systematically compare disclosure protocols and barriers to uptake by registry; (3) make recommendations to guide clinicians and researchers. Methods: Uptake of genetic test results was calculated from data collected by the C-CFR; key investigators (KIs) from each registry completed a survey about disclosure decision-making; KIs also took part in discussions to generate recommendations. Results: Registry-wide molecular testing has identified deleterious MMR germline mutations for at least one member of 424 families (4%) and 48 biallelic MutYH gene carriers. Uptake of test results ranged from 56-86% (n= 1542) across registries. Barriers to disclosure include: (1) lack of pre-existing notification protocols; (2) logistics of re-consent; (3) limited involvement of genetic counselors at some registries; (4) in the US, the requirement that genetic testing be performed in a CLIA approved laboratory; (5) IRBs declining approval; and (6) budget constraints. Conclusions: Based on our international registry’s findings we recommend that researchers generating genetic information establish plans for disclosure at the outset; obtain subject consent a priori; consider subject knowledge and disclosure preferences; provide guidance and budget for clinical follow-up; and involve genetic counselors.
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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 | 0,120 | 0,399 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».