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Enregistrement W6967050286 · doi:10.48321/d1f8a3d88d

Supporting Genomic Testing in Breast, Ovarian and Endometrial Cancer

2024· other· en· W6967050286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndometrial cancerGenetic testingOvarian cancerPersonalized medicineCancerGermlineTest (biology)Precision medicineEpithelial ovarian cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost 400,000 American women will be diagnosed with breast, ovarian or endometrial cancer in 2024, accounting for over 68,000 deaths. Tumor and germline genomic testing (GT) have become standard of care for these cancers through the rapid transformation of how oncologists characterize and treat cancers. Not only have these cancers long been implicated in several hereditary cancer syndromes but clinical guidelines also now integrate the wide use of GT to provide more precise information about effective therapeutic options and prognosis. Despite continued dissemination of the guidelines, many challenges remain to maximize the benefits of GT and refined treatment selection. Many patients do not receive GT and have a poor understanding of the GT process, their results and its impact of treatment selection. Supporting patients to take an active role in their care through effective patient education and activation, and patient-provider communication improves patient-reported and clinical outcomes. Our prior work demonstrates that integration of patient education, values clarification, and patient activation methods support patient-centered communication and improve knowledge and decision self-efficacy and reduce decisional conflict related to treatment. We build on this compelling prior work to test a digital health tool for integrated tumor and germline testing (Genomic EducatioN and Navigation Assistant; GENNA) to support clinical, decisional, and communication outcomes in breast, ovarian and endometrial cancer. Guided by the Patient Centered Communication Framework and the Ottawa Decision Support Framework, the tool’s components include education, values clarification about treatment decisions, and a question prompt list that can be personalized to address patient concerns and knowledge gaps. We will recruit 400 women who are newly diagnosed or have recently progressed with breast, ovarian and endometrial cancers for whom guidelines recommend GT. They will be recruited from multiple clinic sites within two large academic and community clinical networks in the Mid-Atlantic US, serving diverse patient populations. Our work will be conducted in two phases. In Phase 1, we will refine intervention elements using patient engagement and Learner Verification and Revision methods. In Phase 2, we will conduct a 2-arm randomized trial to compare GENNA vs. usual care. Specific aims are to assess intervention effects on patient-reported outcomes related to therapeutic decision-making and receipt of guideline-based germline and tumor testing and conduct a multi-level and multi-site process evaluation of care delivery from the patient, clinician and system perspective to inform future dissemination. If effective, our strategy will provide a scalable approach to support the expanding group of cancer patients eligible to receive GT and guideline-based care and ultimately impact morbidity and mortality. Methods can expand to other disease sites for which testing has become standard of care.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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