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Enregistrement W4387021937 · doi:10.4103/crst.crst_266_23

Genetic counselling in India: The state of affairs

2023· article· en· W4387021937 sur OpenAlexaboutno aff
Minit Shah, Nandini Menon, Ajaykumar Singh

Notice bibliographique

RevueCancer Research Statistics and Treatment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingGenetic testingChecklistPopulationFamily medicineMedicinePsychologyGeneticsBiologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature review by Ulhaq et al. has very rightly touched upon a topic of great value in today’s era of precision oncology.[1] Next-generation sequencing (NGS) panels test for mutations in a large number of genes, increasing the yield of pathogenic, and likely pathogenic gene variants.[2] This has increased the detection rate of mutations responsible for hereditary cancer syndromes.[2,3] The number of genetic counselors in India does not parallel this demand, and there is a huge unmet need. Abacan et al. in their 2019 analysis titled, “The Global State of the Genetic Counseling Profession” have highlighted this unmet need.[4] The genetic counseling program in India was started in 2007, and there are only approximately 76 genetic counselors to serve a population of 1.3 billion people. On the contrary, the genetic counseling program in the United States was started in 1969, and the number of genetic counselors is around 4000 for a population of 0.3 billion people.[4] The cancer predisposition syndrome (CPS) screening tools, especially Jongman’s criteria and its modified version (Jongman’s Modified Criteria [JMC]) deserve a mention.[5] Jongman’s criteria is the most widely used screening tool for patients suspected to have a CPS.[5] While the Childhood Cancer Screening Checklist (CSCC) and the McGill Interactive Pediatric Oncogenetic Guidelines (MIPOGG) screening tools focus only on the morphological evaluation of the patients, Jongman’s criteria and JMC focus on the family history and type of malignancy as well. Jongman’s criteria and JMC are the only screening tools that refer patients to a genetic counselor when they have suffered excessive cancer treatment-related toxicities or have tumors with genetic defects suggestive of a CPS. JMC assesses a wider list of CPS-associated tumors, and their questionnaire has been validated by Schwermer et al. in the German case-control study on newly diagnosed pediatric cancer patients.[6] The prevalence of CPS diagnosed with the help of the questionnaire was 9.4% as compared to the historical control group of 5.3%. Lastly, the psychosocial impact and patient perspectives are important topics related to genetic testing. A systematic review of 47 studies between the years 2000 and 2016 (20 of which dealt with cancer) was published by Oliveri et al. in 2018.[7] The team focused on assessing the psychological aspects (predominantly anxiety and depression) of genetic testing on patients and their relatives. The data revealed that genetic testing did not significantly increase patients’ distress and anxiety or hamper their quality of life. The genetic information was perceived by the patients as important preventive data aiding the ongoing treatment.[7] Nevertheless, genetic counselling needs strong psychological support which should take into account the patients’ basic literacy, understanding of the risks, and beliefs about the disease process. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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