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Enregistrement W4410252492 · doi:10.1016/j.gim.2025.101453

Psychological and emotional impacts of communicating breast cancer risk using multifactorial assessment with polygenic risk score: Findings from PERSPECTIVE I&I

2025· article· en· W4410252492 sur OpenAlexafffund
Laurence Lambert-Côté, Annie Turgeon, Kristina M. Blackmore, Amy Chang, Antonis C. Antoniou, Kathleen A. Bell, Mireille J. M. Broeders, Jennifer D. Brooks, Tim Carver, Sue-Ling Chang, Jocelyne Chiquette, Éric Demers, Douglas F. Easton, Andrea Eisen, Laurence Eloy, D. Gareth Evans, Samantha Fienberg, Yann Joly, Raymond H. Kim, Bartha Maria Knoppers, Corinne Labeau-Caouette, Aïsha Lofters, Hermann Nabi, Jean‐Sébastien Paquette, Nora Pashayan, Amanda J. Sheppard, Tracy Stockley, Meghan J. Walker, Anna M. Chiarelli, Jacques Simard, Michel Dorval

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College HospitalPrincess Margaret Cancer CentreMcGill UniversityCegep regional de LanaudiereMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Sunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalachePublic Health OntarioUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation CHU de QuébecCentre Hospitalier Universitaire de QuébecUniversity of TorontoQueen's UniversityCancer Research UKUniversity Health NetworkGovernment of CanadaMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecUniversité LavalFondation du cancer du sein du QuébecOntario Ministry of Research and InnovationOntario Research FoundationMcMaster UniversityGenome CanadaCancer Research UK Cambridge Institute, University of CambridgeGénome QuébecMcGill University
Mots-clésPolygenic risk scorePerspective (graphical)Breast cancerPsychologyClinical psychologyRisk assessmentMedicineCancerInternal medicineBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the psychological and emotional outcomes of personalized breast cancer risk communication up to 1 year after disclosure in a risk-stratified breast screening preimplementation study (Personalized Risk Assessment for Prevention and Early Detection of Breast Cancer: Integration and Implementation). METHODS: Among 3753 females aged 40 to 69, unaffected by breast cancer, with a prior mammogram, and who underwent multifactorial risk assessment to estimate their 10-year breast cancer risk, 2734 completed follow-up questionnaires up to 1 year after risk communication: 78.5% were at average risk, 16.5% at higher than average risk, and 5.0% at high risk. The impact of risk communication on breast cancer worry and psychological distress and factors associated with decisional regret were examined. RESULTS: Breast cancer worry and psychological distress scores remained low after risk communication and at 1 year follow-up. Up to 1 year after disclosure, small significant differences in breast cancer worry were observed between risk levels. Decisional regret was very low 1 year after risk communication. Lower levels of decisional regret were significantly associated with some factors, including higher satisfaction with the information received. CONCLUSION: This study suggests that personalized breast cancer risk communication has low negative psychological and emotional effects and highlights the importance of the information received for implementing this approach at population level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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