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Enregistrement W4402985596 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.227

Association between genetic information provision and decisional conflict in patients with cancer.

2024· article· en· W4402985596 sur OpenAlexafffund
Shira Yair, Fatima Usman, Howard J. Lim, Curtis Hughesman, Deepu Alex, Eric Bhang, Alisha Bhimani, Patricia DeMarco, Karamjit Gill, Ali Hussein, Marjan Kamali-Sarvestani, Jason KoLeong, Jonathan M. Loree, Samantha Pollard, Deirdre Weymann, Dean A. Regier, Stephen Chia, Stephen Yip, Cheryl Ho

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensRoche (Canada)BC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRoche Canada
Mots-clésAssociation (psychology)CancerMedicineOncologyInternal medicinePsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

227 Background: The decisional conflict scale (DCS) measures personal perception of uncertainty when facing a decision. In patients with cancer, decision conflict is likely when considering uncertainty in oncologic systemic treatment outcomes. Cancer genomic information can introduce more uncertainty and complexity in care. This study aims to evaluate patients’ DCS score pre or post discussing next generation sequencing (NGS) results with a medical oncologist, and assess factors that correlate with high decision conflict. Methods: Patients diagnosed with incurable/metastatic cancer who underwent molecular characterization with tissue+/- liquid NGS testing were enrolled. Survey instruments included the validated DCS (five subscales: informed, values clarity, support, uncertainty, effective decision), and EQ-5D-5L. DCS was administered pre or post medical oncology consultation that included review of tissue +/- liquid NGS results and treatment options. Higher DCS score correlates with higher perception of uncertainty. Descriptive statistics were used to assess clinical and demographic risk factors. Multivariable logistic regression analysis estimated the correlation between high DCS and clinical factors. Results: 335 DCS surveys were completed by 227 patients: 188 before and 147 after discussing tissue+/- liquid NGS results with a medical oncologist. Baseline characteristics: 56% female, median age 65, ECOG 0-1 58%, median EQ5D VAS score 68, GI/lung/gyne/breast/other 42/32/10/5/11%, white/Asian/other/unknown 66/12/5/17%. Tier 1 variants were identified in 35% of patients. Patients reported decreased decision conflict after consultation. Multivariable logistic regression analysis including sex, age, race and tumor group did not predict for high DCS pre-consultation. MVA post NGS results that also included Tier 1 variants (present / absent) did not predict for high DSC post consultation. Conclusions: Communication regarding genomic-based tumor assessment can positively support patients in decision conflict, and improve their confidence in their treatment choice, regardless of the findings of the report. Low DCS after consultation supports the goal of shared decision making for cancer treatment. Clinical trial information: NCT05057234 . DCS subscale Pre-consultation Post-consultation p value Informed 49.3 37.5 <0.001 Values clarity 45.3 35.5 <0.001 Support 34.4 28.2 0.005 Uncertainty 46.8 36.1 <0.001 Effective decision 40.0 31.4 <0.001 TOTAL 42.9 33.6 <0.001

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)0,001
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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