Psychological and emotional impacts of communicating breast cancer risk using multifactorial assessment with polygenic risk score: Findings from PERSPECTIVE I&I
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».