Cancer prevention in cancer predisposition syndromes: A protocol for testing the feasibility of building a hereditary cancer research registry and nurse navigator follow up model
Notice bibliographique
Résumé
Monogenic, high penetrance syndromes, conferring an increased risk of malignancies in multiple organs, are important contributors to the hereditary burden of cancer. Early detection and risk reduction strategies in patients with a cancer predisposition syndrome can save their lives. However, despite evidence supporting the benefits of early detection and risk reduction strategies, most Canadian jurisdictions have not implemented programmatic follow up of these patients. In our study site in the province of Newfoundland and Labrador (NL), Canada, there is no centralized, provincial registry of high-risk individuals. There is no continuity or coordination of care providing cancer genetics expertise and no process to ensure that patients are referred to the appropriate specialists or risk management interventions. This paper describes a study protocol to test the feasibility of obtaining and analyzing patient risk management data, specifically patients affected by hereditary breast ovarian cancer syndrome (HBOC; BRCA 1 and BRCA 2 genes) and Lynch syndrome (LS; MLH1, MSH2, MSH6, and PMS2 genes). Through a retrospective cohort study, we will describe these patients' adherence to risk management guidelines and test its relationship to health outcomes, including cancer incidence and stage. Through a qualitative interviews, we will determine the priorities and preferences of patients with any inherited cancer mutation for a follow up navigation model of risk management. Study data will inform a subsequent funding application focused on creating and evaluating a research registry and follow up nurse navigation model. It is not currently known what proportion of cancer mutation carriers are receiving care according to guidelines. Data collected in this study will provide clinical uptake and health outcome information so gaps in care can be identified. Data will also provide patient preference information to inform ongoing and planned research with cancer mutation carriers.
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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 | 0,148 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,012 |
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 ».