Current and Best Practices of Genetic Testing for Maturity Onset Diabetes of the Young: Views of Professional Experts
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Currently, many patients with maturity onset diabetes of the young (MODY) are undiagnosed or misdiagnosed with type 1 or 2 diabetes. This study aims to assess professional experts' views on factors which may influence the current practice of genetic testing for MODY and to explore next steps toward best practice. METHODS: Twelve semistructured interviews were conducted with professional experts. These experts included physicians with potential or actual experience with genetic testing for MODY, representatives of (para)medical professional associations and a staff member of a diabetes patients' organization. RESULTS: Participants differed in their valuation of genetic testing for MODY. While most considered the test useful, not all were convinced of its clinical utility. Other factors mentioned to influence current practice were: (perceived lack of) possibilities for treatment and prevention, patients' perspectives and perceived barriers, such as costs and a lack of knowledge and awareness. Participants agreed that guidelines would be helpful to facilitate expedient testing. CONCLUSIONS: This study identified next steps that should be taken to improve genetic diagnosis and care for patients with MODY. Besides the development of a consensus guideline, other suggestions included more education of healthcare professionals, a clearer allocation of responsibilities with regard to genetic testing for MODY and further research.
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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 | 0,001 | 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 ».