Knowledge, attitudes, and values among physicians working with clinical genomics: a survey of medical oncologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been over a decade since the completion of the Human Genome Project (HGP), genomic sequencing technologies have yet to become parts of standard of care in Canada. This study investigates medical oncologists' (MOs) genomic literacy and their experiences based on their participation in a cancer genomics trial in British Columbia, Canada. METHODS: The authors conducted a survey of MOs from British Columbia, Canada (n = 31, 52.5% response rate), who are actively involved in a clinical genomics trial called Personalized Onco-Genomics (POG). The authors also measured MOs' level of genomic knowledge and attitudes about clinical genomics in cancer medicine. RESULTS: The findings show a low to moderate level of genomic literacy among MOs. MOs located outside the Vancouver area (the major urban center) reported less knowledge about new genetics technologies compared to those located in the major metropolitan area (26.7 vs 73.3%, P < 0.07, Fisher exact test). Forty-two percent of all MOs thought medical training programs do not offer enough genomic training. The majority of the respondents thought genomics will have major impact on drug discovery (67.7%), and treatment selection (58%) in the next 5 years. They also thought the major challenges are cost (61.3%), patient genomic literacy (48.3%), and clinical utility of genomics (42%). CONCLUSIONS: The data suggest a high need to increase genomic literacy among MOs and other doctors in medical school training programs and beyond, especially to physicians in regional areas who may need more educational interventions. Initiatives like POG play a critical role in the education of MOs and the integration of big data clinical genomics into cancer care.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».