Improving Access to Hereditary Testing in Pancreatic Ductal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Approximately 5%-10% of patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) have an inherited basis, yet uptake of genetic testing remains low and subject to disparities. This study compared two genetic testing pathways available to patients referred to a provincial cancer center, BC Cancer: a traditional hereditary cancer clinic–initiated testing (HCT) pathway and a new oncology clinic–initiated testing (OCT) pathway. METHODS Study subjects were patients with confirmed PDAC referred for genetic testing through the HCT or OCT pathway between June 1, 2020, and February 1, 2022. Charts were retrospectively reviewed for patient characteristics and testing outcomes. RESULTS The study population was 397 patients (HCT, n = 279 and OCT, n = 118). OCT patients were more likely to have non-European ethnicity compared with HCT patients (41.9% v 25.6%, P = .004), to have earlier-stage disease ( P = .012), and to have better Eastern Cooperative Oncology Group performance status than the HCT group ( P = .001). A total of 306 patients completed testing (77%). OCT patients had higher test completion rates than HCT patients (odds ratio, 3.74 [95% CI, 1.66 to 9.62]). Median time for results was shorter in OCT than in HCT (53 days [IQR, 44-76] v 107 days [IQR, 63.8-158.3]). Pancreatic cancer susceptibility pathogenic gene variants were identified in 8.5% (26/306). CONCLUSION The real-world observations in our study show that oncology clinic–initiated hereditary testing is more effective and faster than testing through hereditary cancer clinic referrals and reaches a more ethnically diverse population. This has important implications for publicly funded environments with limited resources for genetic counseling.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».