Towards population-based genetic screenings for breast and ovarian cancer: A comprehensive review from economic evaluations to patient perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer following genetic counseling is based on guidelines that take into account particular features of the personal and family history, and clinical criteria conferring a probability of having a BRCA mutation greater than 10% as a threshold for accessing the test. However, besides reducing mortality and social impact, the extension of screening programs also for healthy family members would allow a huge saving of the rising costs associated with these pathologies, supporting the choice of the "Test" strategy versus a "No Test" one. Analyses of different health care systems show that by applying the "Test" strategy on patients and their families, a decrease in breast and ovarian cancer cases is achieved, as well as a substantial decrease in costs of economic resources, including the costs of the clinical management of early detected tumors. In this review, we analyzed the most recent papers published on this topic and we summarized the findings on the economic evaluations related to breast and ovarian cancer population screenings. These results proved and validated that the population-wide testing approach is a more accurate screening and preventive intervention than traditional guidelines based on personal/family history and clinical criteria to reduce breast and ovarian cancer risk.
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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) | 0,001 | 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 ».