A Collaborative Model to Implement Flexible, Accessible and Efficient Oncogenetic Services for Hereditary Breast and Ovarian Cancer: The C-MOnGene Study
Notice bibliographique
Résumé
Medical genetic services are facing an unprecedented demand for counseling and testing for hereditary breast and ovarian cancer (HBOC) in a context of limited resources. To help resolve this issue, a collaborative oncogenetic model was recently developed and implemented at the CHU de Québec-Université Laval; Quebec; Canada. Here, we present the protocol of the C-MOnGene (Collaborative Model in OncoGenetics) study, funded to examine the context in which the model was implemented and document the lessons that can be learned to optimize the delivery of oncogenetic services. Within three years of implementation, the model allowed researchers to double the annual number of patients seen in genetic counseling. The average number of days between genetic counseling and disclosure of test results significantly decreased. Group counseling sessions improved participants' understanding of breast cancer risk and increased knowledge of breast cancer and genetics and a large majority of them reported to be overwhelmingly satisfied with the process. These quality and performance indicators suggest this oncogenetic model offers a flexible, patient-centered and efficient genetic counseling and testing for HBOC. By identifying the critical facilitating factors and barriers, our study will provide an evidence base for organizations interested in transitioning to an oncogenetic model integrated into oncology care; including teams that are not specialized but are trained in genetics.
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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 | 0,027 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».