MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213438283 · doi:10.1186/s13053-022-00214-4

Women’s perceptions of PERSPECTIVE: a breast cancer risk stratification e-platform

2022· article· en· W4213438283 sur OpenAlexafffund
Saima Ahmed, Emmanuelle Lévesque, Rosalind Garland, Bartha Maria Knoppers, Michel Dorval, Jacques Simard, Carmen G. Loiselle

Notice bibliographique

RevueHereditary Cancer in Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityMcGill University Health CentreCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaFondation du cancer du sein du QuébecMinistère de l'Économie, de l’Innovation et des Exportations du QuébecCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaGénome QuébecCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésMedicineBreast cancerStratification (seeds)Risk stratificationPerspective (graphical)Human geneticsPerceptionRisk perceptionOncologyGynecologyInternal medicineCancerEpistemologyArtificial intelligenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer risk stratification categorizes a woman's potential risk of developing the disease as near-population, intermediate, or high. In accordance, screening and follow up for breast cancer can readily be tailored following risk assessment. Recent efforts have focussed on developing more accessible means to convey this information to women. This study sought to document the relevance of an informational e-platform developed for these purposes. OBJECTIVE: To begin to assess a newly developed breast cancer risk stratification and decision support e-platform called PERSPECTIVE (PErsonalised Risk Stratification for Prevention and Early deteCTIon of breast cancer) among women who do not know their personal breast cancer risk (Phase 1). Changes (pre- and post- e-platform exposure) in knowledge of breast cancer risk and interest in undergoing genetic testing were assessed in addition to perceptions of platform usability and acceptability. METHODS: Using a pre-post design, women (N = 156) of differing literacy and education levels, aged 30 to 60, with no previous breast cancer diagnosis were recruited from the general population and completed self-report e-questionnaires. RESULTS: Mean e-platform viewing time was 18.67 min (SD 0.65) with the most frequently visited pages being breast cancer-related risk factors and risk assessment. Post-exposure, participants reported significantly higher breast cancer-related knowledge (p < .001). Increases in knowledge relating to obesity, alcohol, breast density, menstruation, and the risk estimation process remained even when sociodemographic variables age and education were controlled. There were no significant changes in genetic testing interest post-exposure. Mean ratings for e-platform acceptability and usability were high: 26.19 out of 30 (SD 0.157) and 42.85 out of 50 (SD 0.267), respectively. CONCLUSIONS: An informative breast cancer risk stratification e-platform targeting healthy women in the general population can significantly increase knowledge as well as support decisions around breast cancer risk and assessment. Currently underway, Phase 2, called PERSPECTIVE, is seeking further content integration and broader implementation .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHereditary Cancer in Clinical PracticeMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207