MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2130156629 · doi:10.1159/000084775

The Educational Needs and Professional Roles of Canadian Physicians and Nurses regarding Genetic Testing and Adult Onset Hereditary Disease

2005· article· en· W2130156629 sur OpenAlexafffundabout
Joan L. Bottorff, Sean Blaine, June Carroll, Mary Jane Esplen, Jane Evans, Mary Lou Klimek, Wendy S. Meschino, Paul Ritvo

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity of ManitobaMount Sinai HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaYork University
Mots-clésDiseaseGenetic counselingMedicineGenetic testingFamily medicineMedical geneticsNursingPathologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the knowledge, professional involvement and confidence of Canadian nurses and physicians in providing genetic services for adult onset hereditary disease. METHODS: 1,425 physicians and 1,425 nurses received a mailed questionnaire with reminders. The response rates were 50% (n = 543) and 79% (n = 975), respectively. RESULTS: Forty-eight percent of physicians and 31% of nurses lacked formal education in genetics. Respondents reported being involved in caring for people at risk for adult onset hereditary disease. Their levels of confidence that they could perform tasks, such as counselling about predictive genetic tests, however, were lower than their levels of expectation that it would be important for them to provide these services. CONCLUSIONS: The expected roles and educational needs of Canadian nurses and physicians have broad areas of overlap suggesting the possibility of combined professional education programs and multiple ways of organizing teams to provide genetic services to people at risk for adult onset hereditary disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health GenomicsMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207