Knowledge, views and expectations for cancer polygenic risk testing in clinical practice: A cross‐sectional survey of health professionals
Notice bibliographique
Résumé
Polygenic risk scores (PRS) are becoming increasingly available in clinical practice to evaluate cancer risk. However, little is known about health professionals' knowledge, attitudes, and expectations of PRS. An online questionnaire was distributed by relevant health professional organisations predominately in Australia, Canada and the US to evaluate health professionals' knowledge, views and expectations of PRS. Eligible participants were health professionals who provide cancer risk assessments. Results from the questionnaire were analysed descriptively and content analysis was undertaken of free-text responses. In total, 105 health professionals completed the questionnaire (genetic counsellors 84%; oncologists 6%; clinical geneticists 4%; other 7%). Although responses differed between countries, most participants (61%) had discussed PRS with patients, 20% had ordered a test and 14% had returned test results to a patient. Confidence and knowledge around interpreting PRS were low. Although 69% reported that polygenic testing will certainly or likely influence patient care in the future, most felt unprepared for this. If scaled up to the population, 49% expect that general practitioners would have a primary role in the provision of PRS, supported by genetic health professionals. These findings will inform the development of resources to support health professionals offering polygenic testing, currently and in the future.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| 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 ».