Oncology Clinic-Based Hereditary Cancer Genetic Testing in a Population-Based Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
New streamlined models for genetic counseling and genetic testing have recently been developed in response to increasing demand for cancer genetic services. To improve access and decrease wait times, we implemented an oncology clinic-based genetic testing model for breast and ovarian cancer patients in a publicly funded population-based health care setting in British Columbia, Canada. This observational study evaluated the oncology clinic-based model as compared to a traditional one-on-one approach with a genetic counsellor using a multi-gene panel testing approach. The primary objectives were to evaluate wait times and patient reported outcome measures between the oncology clinic-based and traditional genetic counselling models. Secondary objectives were to describe oncologist and genetic counsellor acceptability and experience. Wait times from referral to return of genetic testing results were assessed for 400 patients with breast and/or ovarian cancer undergoing genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer from June 2015 to August 2017. Patient wait times from referral to return of results were significantly shorter with the oncology clinic-based model as compared to the traditional model (403 vs. 191 days; p < 0.001). A subset of 148 patients (traditional n = 99; oncology clinic-based n = 49) completed study surveys to assess uncertainty, distress, and patient experience. Responses were similar between both models. Healthcare providers survey responses indicated they believed the oncology clinic-based model was acceptable and a positive experience. Oncology clinic-based genetic testing using a multi-gene panel approach and post-test counselling with a genetic counsellor significantly reduced wait times and is acceptable for patients and health care providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».