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Enregistrement W4284891581 · doi:10.1002/jgc4.1604

The uptake and utility of genetic testing and genetic counseling for hypertrophic cardiomyopathy—A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4284891581 sur OpenAlexaff
Allison L. Cirino, Stephanie Harris, Andrea M. Murad, Brittany Hansen, Jennifer Malinowski, Jaime L. Natoli, Melissa Kelly, Susan Christian

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingGenetic testingMedicineProbandMeta-analysisHypertrophic cardiomyopathyOdds ratioConfidence intervalInternal medicineGeneticsMutationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic testing and genetic counseling are routinely indicated for patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM); however, the uptake and utility of these services is not entirely understood. This systematic review and meta-analysis summarizes the uptake and utility of genetic counseling and genetic testing for patients with HCM and their at-risk family members, as well as the impact of genetic counseling/testing on patient-reported outcomes (PROs). A systematic search was performed through March 12, 2021. Meta-analyses were performed whenever possible; other findings were qualitatively summarized. Forty-eight studies met inclusion criteria (47 observational, 1 randomized). Uptake of genetic testing in probands was 57% (95% confidence interval [CI]: 40, 73). Uptake of cascade screening for at-risk relatives were as follows: 61% for cascade genetic testing (95% CI: 45, 75), 58% for cardiac screening (e.g. echocardiography) (95% CI: 40, 73), and 69% for either/both approaches (95% CI: 43, 87). In addition, relatives of probands with a positive genetic test result were significantly more likely to undergo cascade screening compared to relatives of probands with a negative result (odds ratio = 3.17, 95% CI: 2.12, 4.76). Overall, uptake of genetic counseling in both probands and relatives ranged from 37% to 84%. Multiple studies found little difference in PROs between individuals receiving positive versus negative genetic test results; however, other studies found that individuals with positive genetic test results experienced worse psychological outcomes. Genetic testing may also inform life choices, particularly decisions related to reproduction and insurance. Genetic counseling was associated with high satisfaction, increased perceived personal control and empowerment, and decreased anxiety. Approximately half to three-quarters of patients with HCM and their relatives undergo genetic testing or cascade screening. PROs after genetic testing varied and genetic counseling was associated with high satisfaction and improved PROs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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