Best-worst scaling and ranking exercise to understand decision-making and preferences for genetic testing in moderate-risk individuals
Notice bibliographique
Résumé
This sub-study is part of the larger project entitled ‘PreventGene (Precision Medicine Expansion to Moderate Risk Patients): Shaping the Future of Adult Precision Health Genomics’, funded by the Calgary Health Foundation in Canada. PreventGene is a joint research project between the University of Calgary and Alberta Health Services, which aims to establish an integrated clinical and academic Adult Precision Health Genomics Program for moderate-risk individuals at the Richmond Road Diagnostic and Treatment Centre. In this sub-study, we plan to quantitatively estimate the relative importance of factors that influenced individuals' decision-making for or against primary genetic testing (breast cancer or aortic disease) and/or secondary analyses (secondary findings unrelated to breast cancer or aortic disease). Surveys will be electronically distributed to eligible participants after they have consented to or declined genetic testing. The survey is expected to elicit preferences around genetic testing by using a best-worst scaling (BWS) for primary genetic testing and a ranking exercise for secondary analyses. The study aims are: 1. To elicit preferences of individuals at moderate risk for different testing cohorts (breast cancer, aortic disease and non-tester) and testing types (primary genetic testing and secondary analyses) to have or not have genetic testing; 2. To inform what are the most and least important factors that influenced their decision-making regarding primary genetic testing and/or secondary analyses; and 3. To identify and understand any heterogeneity in preferences for genetic testing based on demographic characteristics and attitudes, as well as experiences towards genetic testing in general. The data collection started in March 2025 and is still ongoing. It is expected that the data collection will be finished by summer 2026.
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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 | 0,016 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».