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Enregistrement W6925322966 · doi:10.17605/osf.io/jfph9

Best-worst scaling and ranking exercise to understand decision-making and preferences for genetic testing in moderate-risk individuals

2025· other· en· W6925322966 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic testingRanking (information retrieval)Test (biology)DiseaseGenetic counselingPreferenceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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