The Provision of Genetic Testing and Related Services in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research in the field of genomics and genetics has evolved in recent years and so has the demand of consumers who are increasingly interested in genomic prediction of diseases and various traits. The aim of this study is to identify genetic service delivery models, policies governing the use of genomics medicine, and measures to evaluate genetic services in the province of Quebec, Canada. METHODS: questionnaire was designed and administered online in 2017 to healthcare workers with good knowledge or experience in the provision of BReast CAncer genes 1 and 2 (BRCA1/2), Lynch syndrome, familial hypercholesterolemia, inherited thrombophilia genetic tests, engaged in policy planning or evaluation of genetic services. A quali-quantitative analysis of the survey results was performed. RESULTS: Thirty professionals participated in the study. The delivery models are classified in five categories according to the leading role of healthcare professionals in patient care pathways: i) the geneticist model; ii) the primary care model; iii) the medical specialist model; iv) the population screening program model; and v) the direct-to-consumer model. Barriers to genetic services are the coverage of genetic tests by the publicly funded healthcare system, the availability of qualified personnel, and the number of genetic centers. Regulatory oversight concerning the provision of genetic services appears to be insufficient. CONCLUSIONS: Integration between genetics and the overall healthcare system in Quebec is in an early phase. Current models of genetic services require good level of genetic knowledge by all medical specialists, collaboration among different healthcare personnel, and work redistribution. The proper implementation of genomics into healthcare can be achieved through education and training, proper regulatory oversight, genomic policies, and public awareness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».