Informing Integration of Genomic Medicine Into Primary Care: An Assessment of Current Practice, Attitudes, and Desired Resources
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Preparing primary care providers (PCP) for genomic medicine (GM) first requires assessment of their educational needs in order to provide clear, purposeful direction and justify educational activities. More understanding is needed about PCPs’ perspectives on their role in newer areas of GM and what resources would be helpful in practice. Our objective was to determine family physicians’ (FP) current involvement and confidence in GM, attitudes regarding its clinical value, suggestions for integration of GM into practice and resources and education required. Methods: A self-complete anonymous questionnaire was mailed to a random sample of 2,000 FPs in Ontario, Canada. Response rate was 26% (361/1,365), mean age 51, 53% male. Results: FPs reported many aspects of traditional GM as part of current practice (eliciting family history: 93%; deciding who to refer to genetics: 94%; but few reported confidence (44%, 32% respectively). Newer areas of GM were not part of most FPs’ current practice and confidence was low (pharmacogenetics: 28% part of practice, 5% confident; direct-to-consumer genetic testing: 14%/2%; whole genome sequencing: 8%/2%). Attitudes were mixed with 59% agreeing that GM would improve patient health outcomes, 41% seeing benefits to genetic testing, but only 36% agreeing it was their responsibility to incorporate GM into practice. Few could identify useful sources of genetic information (22%) or find information about genetic tests (21%). Educational resources participants anticipated would be useful included contact information for local genetics clinics (89%), summaries of genetic disorders (86%) and genetic referral (85%) and testing (86%) criteria. About 58% were interested in learning about new genetic technologies. Most (76%) wanted to learn through in-person teaching (lectures, seminars etc.), 66% wanted contact with a local genetic counselor to answer questions and 59% were interested in a genetics education website. Conclusion: FPs lack confidence in GM skills needed for practice, particularly in emerging areas of GM. They see their role as making appropriate referrals, are somewhat optimistic about the contribution GM may make to patient care, but express caution about its current clinical benefits. There is a need for evidence-based educational resources integrated into primary care and improved communication with genetic specialists.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».