Cancer Genetics Education in a Low- to Middle-Income Country: Evaluation of an Interactive Workshop for Clinicians in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical genetic testing is becoming an integral part of medical care for inherited disorders. While genetic testing and counseling are readily available in high-income countries, in low- and middle-income countries like Kenya genetic testing is limited and genetic counseling is virtually non-existent. Genetic testing is likely to become widespread in Kenya within the next decade, yet there has not been a concomitant increase in genetic counseling resources. To address this gap, we designed an interactive workshop for clinicians in Kenya focused on the genetics of the childhood eye cancer retinoblastoma. The objectives were to increase retinoblastoma genetics knowledge, build genetic counseling skills and increase confidence in those skills. METHODS: The workshop was conducted at the 2013 Kenyan National Retinoblastoma Strategy meeting. It included a retinoblastoma genetics presentation, small group discussion of case studies and genetic counseling role-play. Knowledge was assessed by standardized test, and genetic counseling skills and confidence by questionnaire. RESULTS: Knowledge increased significantly post-workshop, driven by increased knowledge of retinoblastoma causative genetics. One-year post-workshop, participant knowledge had returned to baseline, indicating that knowledge retention requires more frequent reinforcement. Participants reported feeling more confident discussing genetics with patients, and had integrated more genetic counseling into patient interactions. CONCLUSION: A comprehensive retinoblastoma genetics workshop can increase the knowledge and skills necessary for effective retinoblastoma genetic counseling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».