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Enregistrement W4410819570 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.10583

NuGenA (Nurse Led Genetic Counselling and Awareness): A proof-of-concept to implementation of genetic counseling for HBOC in LMICs.

2025· article· en· W4410819570 sur OpenAlexaff
Asima Mukhopadhyay, Dona Chakraborty, Papiya Mukherjee, Roma Gupta, Ranajit Mandal, Nisha Singh, Priyanka Singh, Jitendra Pariyar, Fawzia Hossain, Rokeya Anwar, Bindiya Gupta, Afrin Fatima Shaffi, Aisha Mustapha, Runsi Ayona Sen, Priya Bhosale, Frances Reid, Clara Mackay, Mary Eiken

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensOvarian Cancer Canada
Organismes subventionnairesConquer Cancer Foundation
Mots-clésMedicineGenetic counselingNursingFamily medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10583 Background: Poor access to genetic testing and counselling represents a major gap in cancer care in resource-restricted-settings. Our pilot work in Eastern India (2017-2019) demonstrated improved uptake of BRCA genetic testing (89% vs.55%) in ovarian cancer (OC) after training one nurse specialist in genetic counselling. We introduced NuGenA program in 2020 to scale-up this effort as proof-of-concept. Methods: Ethical approvals were obtained (KolGo/CTRI/2021/06/034308/HMSC). A nurse-led structured training program combining lectures/modules/live-demonstration-workshops/role-playing using offline and virtual learning methods were administered to sensitize/train all tiers of nurses including train-the-trainers in genetic counselling. A comprehensive NuGenA questionnaire including demographic, family history, CAM, pre/post-test counselling satisfaction-regret scale, QOL and willingness-to-pay (WTP) for genetic testing was administered by trained nurses. Physician and nursing interviews were conducted at 1 year to assess barriers/challenges/success of program. KolGoTrg EASE (Ethical/Acceptable/Affordable/Sustainable/Scalable/Effective/Early-diagnosis-and-treatment of barriers) matrix was used to measure key performance indicators and impact of implementation. Results: Through 40 sessions/workshops, 126 nurses were trained across India (8 centres, 34 nurses), Nepal (10 centres,30 nurses), Bangladesh (2 centres,60 nurses) and Africa (2 centres,2 nurses) with significant improvement in post training KAP scores. 7 genetic clinic/set-ups were created. 270 OC patients and 458 family members were counselled by nurses. 159 OC patients had BRCA testing, 48 (30%) being positive. Until now, out of 235 at-risk family members identified, 90 were counselled and 12 tested for BRCA (6 positive);2 opted for risk-reducing surgery. Unique barriers/challenges were identified including cost of BRCA test, provider hesitancy, social stigma, requiring customised solutions. WTP for genetic testing using CoPay model was accepted by 99/158 (62%). Another 100 community-nurses were sensitized through NuGenA camps/sessions approved by government/health authorities resulting in conduct of >150 COBRA (cervix/oral/ovary/breast-cancer awareness) sessions and patient-public-engagement initiatives. NuGenA modules are being included in national/international nursing curriculums. A World Ovarian Cancer Coalition charter-champion award and adoption by IGCS training sites exemplify global recognition/outreach. Conclusions: Nurse-led model proved scalable and impactful in resource-restricted settings, facilitating transformative changes in provider/patient-public engagement, attitude and practice towards genetic testing.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,421 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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