Next-Generation Service Delivery: A Scoping Review of Patient Outcomes Associated with Alternative Models of Genetic Counseling and Genetic Testing for Hereditary Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The combination of increased referral for genetic testing and the current shortage of genetic counselors has necessitated the development and implementation of alternative models of genetic counseling and testing for hereditary cancer assessment. The purpose of this scoping review is to provide an overview of the patient outcomes that are associated with alternative models of genetic testing and genetic counseling for hereditary cancer, including germline-only and tumor testing models. Seven databases were searched, selecting studies that were: (1) full-text articles published ≥2007 or conference abstracts published ≥2015, and (2) assessing patient outcomes of an alternative model of genetic counseling or testing. A total of 79 publications were included for review and synthesis. Data-charting was completed using a data-charting form that was developed by the study team for this review. Seven alternative models were identified, including four models that involved a genetic counselor: telephone, telegenic, group, and embedded genetic counseling models; and three models that did not: mainstreaming, direct, and tumor-first genetic testing models. Overall, these models may be an acceptable alternative to traditional models on knowledge, patient satisfaction, psychosocial measures, and the uptake of genetic testing; however, particular populations may be better served by traditional in-person genetic counseling. As precision medicine initiatives continue to advance, institutions should consider the implementation of new models of genetic service delivery, utilizing a model that will best serve the needs of their unique patient populations.
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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 | 0,028 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».