The Gene Messenger Impact Project: An Innovative Genetics Continuing Education Strategy for Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Primary care providers (PCP) will need to be integrally involved in the delivery of genomic medicine. The GenetiKit trial demonstrated effectiveness of a knowledge translation intervention on family physicians' (FP) genetics referral decision-making. Most wanted to continue receiving Gene Messengers (GM), evidence-based summaries of new genetic tests with primary care recommendations. Our objective was to determine the value of GMs as a continuing education (CE) strategy in genomic medicine for FPs. METHODS: Using a "push" model, we invited 19,060 members of the College of Family Physicians of Canada to participate. Participants read GMs online, receiving 12 emailed topics over 6 months. Participants completed an online Information Assessment Method questionnaire evaluating GMs on four constructs: cognitive impact, relevance, intended use of information for a patient, and expected health benefits. RESULTS: One thousand four hundred two FPs participated, 55% rated at least one GM. Most (73%) indicated their practice would be improved after reading GMs, with referral to genetics ranked highly. Of those who rated a GM relevant, 94% would apply it to at least one patient and 79% would expect health benefits. This method of CE was found useful for genetics by 88% and 94% wanted to continue receiving GMs. DISCUSSION: FPs found this novel CE strategy, brief individual reflective e-learning, to be valuable for learning about genetics. This method of information delivery may be an especially effective method for CE in genomic medicine where discoveries occur at a rapid pace and lack of knowledge is a barrier to integration of genetic services.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».