PERCEPTIONS OF MOLECULAR BIOMARKER TESTING IN CANCER DIAGNOSIS AMONG ONCOLOGY CLINICIANS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Molecular biomarker testing has become a cornerstone of precision oncology, guiding targeted therapy and improving diagnostic accuracy. However, its integration into routine cancer care, particularly in low- and middle-income countries, remains suboptimal due to multifactorial challenges. Objective: To explore the experiences, attitudes, and perceived barriers faced by oncology clinicians in implementing molecular biomarker testing in routine cancer care in Lahore, Pakistan. Methods: A qualitative descriptive study was conducted over eight months in Lahore, utilizing purposive sampling to recruit 23 oncology clinicians from public and private tertiary care hospitals. Semi-structured, in-depth interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed using Braun and Clarke’s thematic analysis framework. Data saturation was achieved and NVivo software supported systematic coding. Results: Five major themes emerged: clinical relevance and awareness, operational and logistical challenges, educational and training gaps, ethical and emotional dilemmas, and systemic and policy-driven barriers. Clinicians reported variability in biomarker knowledge, difficulties in interpreting results, infrastructure limitations, and lack of standardized protocols. Emotional strain in discussing ambiguous or unactionable results, and disparities in patient access due to financial constraints, were also prominent. Participants emphasized the need for clearer guidelines, institutional support, and continued medical education. Conclusion: The study highlights the complex landscape surrounding biomarker testing adoption in oncology practice within a resource-limited setting. Addressing the identified barriers through systemic reform, clinician support, and targeted education can enhance the practical uptake of precision diagnostics, ultimately improving cancer care delivery in similar contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».