MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225317088 · doi:10.2196/35033

Patient and Provider Perspectives on Enrollment in Precision Oncology Research: Qualitative Ethical Analysis

2022· article· en· W4225317088 sur OpenAlexvenueno aff
Kayte Spector‐Bagdady, Madison Kent, Chris Krenz, Collin Brummel, Paul Swiecicki, J. Chad Brenner, Andrew G. Shuman

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteAmerican Head and Neck Society
Mots-clésOncologyInternal medicinePrecision oncologyPrecision medicineQualitative researchContext (archaeology)EnthusiasmMedicinePsychologyMedical educationCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The genomic frontier continues to revolutionize the practice of oncology. Advances in cancer biology from tumorigenesis to treatment resistance are driven by the molecular underpinnings of malignancy. The framing of precision oncology as both a clinical and research tool is constantly evolving and directly influences conversations between oncologists and their patients. Prior research has shown that patient-participants often have unmet or unrealistic expectations regarding the clinical utility of oncology research and genomic sequencing. This indicates the need for more in-depth investigation of how and why patients choose to participate in such research. OBJECTIVE: This study presents a qualitative ethical analysis to better understand patient and provider perspectives on enrollment in precision oncology research. METHODS: Paired semistructured interviews were conducted with patient-participants enrolled in a prospective head and neck precision oncology research platform, along with their oncology providers, at a National Cancer Institute-designated academic cancer center. RESULTS: There were three major themes that emerged from the analysis. (1) There are distinct and unique challenges with informed consent to precision medicine, chiefly involving the ability of both patient-participants and providers to effectively understand the science underlying the research. (2) The unique benefits of precision medicine enrollment are of paramount importance to patients considering enrollment. (3) Patient-participants have little concern for the risks of research enrollment, particularly in the context of a low-burden protocol. CONCLUSIONS: Patient-participants and their providers offer complementary and nuanced perspectives on their motivation to engage in precision oncology research. This reflects both the inherent promise and enthusiasm within the field, as well as the limitations and challenges of ensuring that both patient-participants and clinicians understand the complexities of the science involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,400 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CancerMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207