Online Screening and Virtual Patient Education for Hereditary Cancer Risk Assessment and Testing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use online screening and virtual patient education tools to improve the provision of hereditary cancer risk assessment. METHODS: We conducted a prospective, single-arm study in which clinicians at five U.S. community obstetrics and gynecology practices underwent an 8-week observation followed by 3-4 weeks of training on online patient screening and virtual patient education (prerecorded video with or without a genetic counselor phone call) for genetic testing-eligible patients. After a 4-week practice period, hereditary cancer risk assessment and patient education metrics were collected at 8 weeks and compared with preintervention metrics using univariate conditional logistic regression models stratified by site. The primary outcome was the change in genetic testing completion rate. Clinicians and patients were invited to complete a satisfaction survey. RESULTS: A total of 5,795 and 5,135 patients were seen before and after the intervention, respectively. The proportion of screened patients meeting testing guidelines increased from 21.6% before the intervention to 28.2% after the intervention (odds ratio [OR] 1.36, 95% CI, 1.26-1.47, P <.001). Guideline-eligible patients were significantly more likely to be offered genetic testing (59.1% vs 89.1%, OR 2.06, 95% CI, 1.87-2.27, P <.001), to submit a sample (32.9% vs 45.0%, OR 1.49, 95% CI, 1.27-1.74, P <.001), and to complete testing (16.0% vs 34.2%, OR 2.38, 95% CI, 2.00-2.83, P <.001). Most clinicians agreed or strongly agreed that the screening tool improved the identification of patients meeting hereditary cancer risk assessment guidelines (92.1%), saved time (64.9%), and was easy to incorporate (68.4%) and that patient education improved their ability to deliver hereditary cancer risk assessment standard of care (84.2%). Most patients agreed or strongly agreed that virtual education helped them understand the purpose (91.7%) and implications (92.6%) of genetic testing. CONCLUSION: A guideline-based online patient screening tool and virtual patient education were well received. The online tool enabled identification of significantly more guideline-eligible candidates for hereditary cancer risk assessment, and education improved patients' genetic literacy. Together, these tools ultimately improved the genetic testing completion rate.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».