Patient Experience with a Gynecologic Oncology-Initiated Genetic Testing Model for Women with Tubo-Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ). Identifying these variants can help to inform eligibility for therapies, guide surveillance and prevention of new primary cancers, and assess risk to family members. The Gynecologic Oncology-Initiated Genetic Testing Model (GOIGT) was initiated at the McGill University Health Centre (MUHC) to streamline universal germline genetic testing for this population, while addressing the limited resources in the public healthcare system. This study aimed to evaluate the patient experience of participating in this model. METHODS: Study participants were patients diagnosed with high-grade non-mucinous epithelial tubo-ovarian cancer who underwent genetic testing through the GOIGT model between 1 January 2017 and 31 December 2020. Eligible participants completed the retrospective questionnaires at least one month after result disclosure. RESULTS: A total of 126 patients were tested through the GOIGT model during the study period, of which 56 were invited to participate. Thirty-four participants returned the study questionnaire. Overall, participants did not report decision regret following the genetic testing and were satisfied with the GOIGT model. Participants reported low levels of uncertainty and distress related to the implications of their test results for themselves and their family members. CONCLUSIONS: The results of this study support the continued implementation of mainstreamed genetic testing models for women with high-grade non-mucinous tubo-ovarian cancer. Further studies are required to compare experiences for patients with different genetic test results.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».