Piloting a Spanish-Language Web-Based Tool for Hereditary Cancer Genetic Testing
Notice bibliographique
Résumé
The delivery of hereditary cancer pre-test education among Spanish-language patients is impeded by the dearth of Spanish-speaking genetic counselors. To address this gap, we evaluated a web-based genetic education tool delivered in Spanish to provide information typically discussed during an initial genetic counseling session. Spanish-speaking patients with a personal or family history of cancer were recruited at two centers in Puerto Rico and through social media. A total of 41 participants completed a survey before and after viewing the tool to measure knowledge, attitudes, and decisional empowerment. A subset of 10 participants completed a virtual semi-structured interview to assess the usability and appropriateness of the tool. Paired t-tests were calculated to evaluate changes in knowledge and attitudes. A McNemar test assessed for decisional empowerment. Interview transcripts were translated from Spanish to English and inductively coded and analyzed. Results revealed significant increases in knowledge (p < 0.001), while attitudes about genetic testing did not change (p = 0.77). The proportion of individuals who felt fully informed and empowered to decide about whether to undergo genetic testing increased from 15% to 51% (p < 0.001). Qualitative data indicated that participants found the tool easy to use with informative and valuable content. Our findings suggest this Spanish-language tool is a user-friendly and scalable solution to help inform and empower many individuals to decide about cancer genetic testing, recognizing that others may still benefit from genetic counseling prior to testing.
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 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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».