Genetics in Health Care: An Overview of Current and Emerging Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With advances in genetic and genomic medicine, the optimal integration of genetic services into the health care system remains of major concern in many countries. OBJECTIVES: To review the current organisation of genetic services, mostly in Europe, North America and Australia, explore emerging service delivery models, and probe challenges inherent in the transition process. METHODS: We conducted a literature review of genetics in clinical practice: testing, diagnosis, counselling, and treatment. We examined the basic structures of genetic services, examples of integrated networks, and existing professional resources. We investigated services belonging traditionally in medical genetics as well as those developed for more common diseases. RESULTS: Multidisciplinary specialist clinics and coordinated services appeared to be key to delivering proper care in rare genetic disorders. For oncogenetics, neurogenetics and cardiogenetics, interprofessional collaboration between geneticists and other specialists seemed to be favoured. On the other hand, there was also a tendency toward the integration of genetic services directly into primary care. Among the most pressing challenges was the morphing of paediatric care into adult care. CONCLUSION: The coordination of activities between professionals in first-, second-, and third-line medical care is a primary objective calling for the reconfiguration of professional roles and responsibilities. This entails the forging of new relationships as well as an enhanced sharing of expertise and genetic information, including information regarding services. Barriers to overcome include the redistribution of roles, sharing of data and databases, and the lack of preparedness of non-genetics professionals and of the health care system in general.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle