Developing and Assessing a Scalable Digital Health Tool for Pretest Genetic Education in Patients With Early-Onset Colorectal Cancer: Mixed Methods Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National guidelines recommend germline genetic testing (GT) for all patients with early-onset colorectal cancer. With recent advances in targeted therapies and GT, these guidelines are expected to expand to include broader groups of patients with colorectal cancer. However, there is a shortage of genetic professionals to provide the necessary education and support for informed consent. As such, there is a pressing need to identify alternative approaches to facilitate and expedite access to GT. OBJECTIVE: This study describes the development of a pretest education intervention, Nest-CRC, to facilitate the uptake of germline GT among patients with early-onset colorectal cancer. Patients with early-onset colorectal cancer and health care providers reviewed Nest-CRC, and their reactions and recommendations were captured using a nested mixed methods approach. METHODS: Using the learner verification approach, we conducted 2 sequential phases of surveys and interviews with English- and Spanish-speaking patients with early-onset colorectal cancer and health care providers. The surveys assessed participants' experiences with genetic services and provided immediate feedback on the Nest-CRC genetic education modules. Semistructured interviews evaluated participants' perceptions of self-efficacy, attraction, comprehension, cultural acceptability, and usability of Nest-CRC. Survey data were analyzed using descriptive statistics (mean, median, and proportions), while interview data were analyzed through line-by-line coding of the transcribed interviews. After each phase, Nest-CRC was refined based on participants' recommendations. RESULTS: A total of 52 participants, including 39 patients with early-onset colorectal cancer and 13 providers, participated in the study. Of these, 19 patients and 6 providers participated in phase 1 (N=25), and 20 patients and 7 providers participated in phase 2 (N=27). Most participants (phase 1: 23/25, 92%, to 25/25, 100%; phase 2: 24/27, 89%, to 27/27, 100%) agreed that each of the 5 education modules was easy to understand and helpful; 13 patients reported no history of GT, with 11 (85%) expressing interest in GT and 2 (15%) remaining unsure after completing Nest-CRC. Participants reported that Nest-CRC provided sufficient information to help them decide about GT. The tool was deemed acceptable by individuals from diverse backgrounds, and participants found it visually attractive, easy to comprehend, and user-friendly. CONCLUSIONS: The findings revealed that Nest-CRC is a promising strategy for facilitating pretest education and promoting GT. Nest-CRC has been refined based on participant recommendations and will be re-evaluated.
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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 | 0,042 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».