“I just wanted more”: Hereditary cancer syndromes patients’ perspectives on the utility of circulating tumour DNA testing for cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hereditary cancer syndromes (HCS) predispose individuals to a higher risk of developing multiple cancers. However, current screening strategies have limited ability to screen for all cancer risks. Circulating tumour DNA (ctDNA) detects DNA fragments shed by tumour cells in the bloodstream and can potentially detect cancers early. This study aimed to explore patients’ perspectives on ctDNA’s utility to help inform its clinical adoption and implementation. We conducted a qualitative interpretive description study using semi-structured phone interviews. Participants were purposively sampled adult HCS patients recruited from a Canadian HCS research consortium. Thirty HCS patients were interviewed (n=19 women, age range 20s-70s, n=25 were white). Participants were highly concerned about developing cancers, particularly those without reliable screening options for early detection. They “just wanted more” than their current screening strategies. Participants were enthusiastic about ctDNA’s potential to be comprehensive (detect multiple cancers), predictive (detect cancers early) and tailored (lead to the personalized clinical management). Participants also acknowledged ctDNA’s potential limitations, including false positives/negatives risks and experiencing additional anxiety. However, they saw ctDNA’s potential benefits outweighing its limitations. In conclusion, participants’ belief in ctDNA’s potential to improve their care overshadowed its limitations, indicating patients’ support for using ctDNA in HCS care.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».