Technology assessment and resource allocation for predictive genetic testing: A study of the perspectives of Canadian genetic health care providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With a growing number of genetic tests becoming available to the health and consumer markets, genetic health care providers in Canada are faced with the challenge of developing robust decision rules or guidelines to allocate a finite number of public resources. The objective of this study was to gain Canadian genetic health providers' perspectives on factors and criteria that influence and shape resource allocation decisions for publically funded predictive genetic testing in Canada. METHODS: The authors conducted semi-structured interviews with 16 senior lab directors and clinicians at publically funded Canadian predictive genetic testing facilities. Participants were drawn from British Columbia, Alberta, Manitoba, Ontario, Quebec and Nova Scotia. Given the community sampled was identified as being relatively small and challenging to access, purposive sampling coupled with snowball sampling methodologies were utilized. RESULTS: Surveyed lab directors and clinicians indicated that predictive genetic tests were funded provincially by one of two predominant funding models, but they themselves played a significant role in how these funds were allocated for specific tests and services. They also rated and identified several factors that influenced allocation decisions and patients' decisions regarding testing. Lastly, participants provided recommendations regarding changes to existing allocation models and showed support for a national evaluation process for predictive testing. CONCLUSION: Our findings suggest that largely local and relatively ad hoc decision making processes are being made in relation to resource allocations for predictive genetic tests and that a more coordinated and, potentially, national approach to allocation decisions in this context may be appropriate.
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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 | 0,004 |
| 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 ».