Developing the MyCancerGene Digital Health Portal to Improve Patients’ Understanding of Germline Cancer Genetic Test Results: Development, User, and Usability Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of multigene panels has significantly increased the likelihood that genetic testing will leave patients with uncertainties regarding test interpretation, implications, and recommendations, which will change over time. Effective longitudinal care models are needed to provide patients with updated information and to obtain patient and family history updates. OBJECTIVE: To bridge this gap, we aimed to develop a patient- and genetic provider-informed digital genetic health portal (GHP), MyCancerGene, to improve longitudinal patient understanding of and responses to genetic testing. METHODS: We used a 5-step process to develop MyCancerGene. To better understand their interest in and willingness to use a digital GHP, we surveyed 307 patients who completed genetic testing (step 1). We completed qualitative interviews with 10 patients and a focus group with 17 genetic providers to inform the content and function of MyCancerGene (step 2). Next, we developed initial intervention content (step 3) and completed user testing of intervention content with 25 providers and 28 patients (step 4). After developing the prototype intervention, we completed usability testing with 8 patients for their feedback on the final content, functions, and ease of use (step 5). RESULTS: In surveys conducted in step 1, 90% of patients with positive results reported interest in a digital GHP, and over 75% of participants with variants of uncertain significance or uninformative negative results reported similar interest. The most frequently reported advantages among patients were increasing accessibility, convenience, and efficiency (103/224, 46%); keeping genetic information organized (54/224, 24.1%); and increasing or maintaining patient understanding of the information (38/224, 17%). In qualitative interviews (step 2), both patients and genetic providers endorsed the benefit of the tool for updating personal and family history and for providers to share new risk information, test interpretation, or other medical changes. Patient and provider input informed eight key components of the tool: (1) Landing Page, (2) Summary of Care page, (3) My Genetic Test Results page, (4) My Family History page, (5) Provide an Update page, (6) Review an Update page, (7) Resources page, and (8) the Screenings Tracker. They also recommended key functions, including the ability to download and print materials and the inclusion of reminders and engagement functions. Potential challenges identified by patients included privacy and security concerns (67/206, 32.5%) and the potential for electronic information to generate distress (20/206, 9.7%). While patients were comfortable with updates (ie, even variant reclassification upgrades or clinically significant results), 44% (11/25) of genetic providers were uncomfortable sharing variant reclassification upgrades through MyCancerGene. CONCLUSIONS: MyCancerGene, a patient-centered digital GHP, was developed with extensive patient and genetic provider feedback and designed to enhance longitudinal patient understanding of and affective and behavioral responses to genetic testing, particularly in the era of evolving evidence and risk information.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».