Paradigmatic Approach to Support Personalized Counseling With Digital Health (iKNOW)
Notice bibliographique
Résumé
iKNOW is the first evidence-based digital tool to support personalized counseling for women in Germany with a hereditary cancer risk. The counseling tool is designed for carriers of pathogenic gBRCA (germline breast cancer gene) variants that increase the lifetime risk of breast and ovarian cancer. Carriers of pathogenic variants are confronted with complex, individualized risk information, and physicians must be able to convey this information in a comprehensible way to enable preference-sensitive health decisions. In this paper, we elaborate on the clinical, regulatory, and practical premises of personalized counseling in Germany. By operationalizing these premises, we formulate 5 design principles that, we suggest, are specific enough to develop a digital tool (eg, iKNOW), yet wide-ranging enough to inform the development of counseling tools for personalized medicine more generally: (1) digital counseling tools should implement the current standard of care (eg, based on guidelines); (2) digital counseling tools should help to both standardize and personalize the counseling process (eg, by enabling the preference-sensitive selection of counseling contents from a common information base); (3) digital counseling tools should make complex information easy to access both cognitively (eg, by using evidenced-based risk communication formats) and technically (eg, by means of responsive design for various devices); (4) digital counseling tools should respect the counselee's data privacy rights (eg, through strict pseudonymization and opt-in consent); and (5) digital counseling tools should be systematically and iteratively evaluated with the users in mind (eg, using formative prototype testing to ensure a user-centric design and a summative multicenter, randomized controlled trial). On the basis of these paradigmatic design principles, we hope that iKNOW can serve as a blueprint for the development of more digital innovations to support personalized counseling approaches in cancer medicine.
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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 | 0,023 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».