Barriers for integrating personalized medicine into clinical practice: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Personalized medicine-tailoring interventions based on individual's genetic information-will likely change routine clinical practice in the future. Yet, how practitioners plan to apply genetic information to inform medical decision making remains unclear. We aimed to investigate physician's perception about the future role of personalized medicine, and to identify the factors that influence their decision in using genetic testing in their practice. We conducted three semi-structured focus groups in three health regions (Fraser, Vancouver coastal, and Interior) in British Columbia, Canada. In the focus groups, participants discussed four topics on personalized medicine: (i) physicians' general understanding, (ii) advantages and disadvantages, (iii) potential impact and role in future clinical practice, and (iv) perceived barriers to integrating personalized medicine into clinical practice. Approximately 36% (n = 9) of physicians self-reported that they were not familiar with the concept of personalized medicine. After introducing the concept, the majority of physicians (68%, n = 19 of 28) were interested in incorporating personalized medicine in their practice, provided they have access to the necessary knowledge and tools. Participants mostly believed that genetic developments will directly affect their practice in the future. The key concerns highlighted were physician's access to clinical guidelines and training opportunities for the use of genetic testing and data interpretation. Despite the challenges that personalized medicine can create, in general, physicians in the focus groups expressed strong interest in using genetic information in their practice if they have access to the necessary knowledge and tools.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».