Canadian Women’s Attitudes Toward Receiving Personalized Breast Cancer Risk Information: Insights From the PERSPECTIVE I&I Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk-stratified breast cancer screening has been proposed as an alternative to the age-based approach currently used by most screening programs. This study, part of the Canadian PERSPECTIVE I&I project, examined perceived advantages and disadvantages of learning your breast cancer risk category and associated screening plans. METHOD: Women aged 40 to 69 from Ontario and Quebec (N = 3319) had multifactorial risk assessments using the CanRisk tool. Risk categories (average [78.9%], higher than average [16.4%], high [4.6%]) were communicated along with screening plans. Participants completed questionnaires on attitudes toward learning their risk before, at the time of, and 1 year later risk communication. Participant characteristics associated with these attitudes were assessed using multinomial logistic regression. RESULTS: At the time of risk communication, most participants (72.9%) perceived ``Easing worry'' as an advantage of learning their risk. However, participants at higher risk were more likely to report that it did not ease their worry. Visible minority participants (OR = 1.86, 95% CI, 1.16, 2.98) and those with lower education attainment were more likely to view "complicated information" as a disadvantage (College/Apprenticeship/Trades: OR = 1.54, 95% CI, 1.24, 1.92; High School or below: OR = 1.77, 95% CI, 1.29, 2.42). Ontario participants were more likely to view risk communication as "information I do not want to know" (OR = 0.44, 95% CI, 0.32, 0.59) compared to Quebec participants. CONCLUSION: Most women responded positively to learning their breast cancer risk category and screening plan. Successful implementation of risk-stratified screening will require clear communication, healthcare provider support, and adaptation to regional resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».