Toward a Population-Based Breast Cancer Risk Stratification Approach? The Needs and Concerns of Healthcare Providers
Notice bibliographique
Résumé
Given the expanding knowledge base in cancer genomics, risk-based screening is among the promising avenues to improve breast cancer (BC) prevention and early detection at the population level. Semi-structured interviews were conducted to explore the perceptions of healthcare professionals (HPs) regarding the implementation of such an approach and identify tools that can support HPs. After undertaking an in-depth thematic content analysis of the responses, 11 themes were identified. These were embedded into a logical model to distinguish the potential eligible participants (who?), the main clinical activities (how?) and associated tools (what?), the key factors of acceptability (which?), and the expected effects of the strategy (why?). Overall, it was found that the respondents positively welcomed the implementation of this strategy and agreed on some of the benefits that could accrue to women from tailored risk-based screening. Some important elements, however, deserve clarification. The results also highlight three main conditions that should be met to foster the acceptability of BC risk stratification: respecting the principle of equity, paying special attention to knowledge management, and rethinking human resources to capitalize on the strengths of the current workforce. Because the functioning of BC risk-based screening is not yet well defined, important planning work is required before advancing this organizational innovation, and outstanding issues must be resolved to get HPs on board.
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.
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 | 0,051 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».