Risk-Stratified Breast Cancer Screening Incorporating a Polygenic Risk Score: A Survey of UK General Practitioners’ Knowledge and Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
A polygenic risk score (PRS) quantifies the aggregated effects of common genetic variants in an individual. A 'personalised breast cancer risk assessment' combines PRS with other genetic and nongenetic risk factors to offer risk-stratified screening and interventions. Large-scale studies are evaluating the clinical utility and feasibility of implementing risk-stratified screening; however, General Practitioners' (GPs) views remain largely unknown. This study aimed to explore GPs': (i) knowledge of risk-stratified screening; (ii) attitudes towards risk-stratified screening; and (iii) preferences for continuing professional development. A cross-sectional online survey of UK GPs was conducted between July-August 2022. The survey was distributed by the Royal College of General Practitioners and via other mailing lists and social media. In total, 109 GPs completed the survey; 49% were not familiar with the concept of PRS. Regarding risk-stratified screening pathways, 75% agreed with earlier and more frequent screening for women at high risk, 43% neither agreed nor disagreed with later and less screening for women at lower-than-average risk, and 55% disagreed with completely removing screening for women at much lower risk. In total, 81% felt positive about the potential impact of risk-stratified screening towards patients and 62% felt positive about the potential impact on their practice. GPs selected training of healthcare professionals as the priority for future risk-stratified screening implementation, preferring online formats for learning. The results suggest limited knowledge of PRS and risk-stratified screening amongst GPs. Training-preferably using online learning formats-was identified as the top priority for future implementation. GPs felt positive about the potential impact of risk-stratified screening; however, there was hesitance and disagreement towards a low-risk screening pathway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».