An analysis of growth in the genetic counseling profession 2009 to 2019.
Notice bibliographique
Résumé
e13526 Background: Genetic counselors (GCs) are health care professionals who provide support to patients and physicians navigating the rapidly changing landscape of genetic testing and the genetic underpinnings of disease. Increased demand for genetic counseling services prompted an analysis of changes in the workforce over the last decade. Methods: To quantify the growth in the GC profession in the U.S and Canada in the last decade, we acquired data from the American Board of Genetic Counseling, National Society of Genetic Counselors, Canadian Association of Genetic Counselors, Accreditation Council for Genetic Counseling and Association of Genetic Counseling Program Directors. Results: Between 2009 and 2019, the workforce more than doubled, growing from 2,205 ABGC-certified GCs to 5,172. In Canada, the number of CAGC-certified GCs has grown from 211 in 2009 to 327 in 2019. Growth is striking in cancer genetic counseling; the proportion of GCs providing direct patient care in North America who report cancer as a primary specialty has increased from 25% in 2008 to 50% in 2019. Similar growth has been seen in training opportunities for GCs. The number of accredited graduate programs has increased from 33 in 2009 to 51 in 2019, with several more in development. Combined, these programs had 464 training slots in 2019, up from 223 in 2009. In 2019, 1569 applicants registered for the applicant match for training. Training opportunities and clinical genetic counselors are concentrated in large metropolitan areas, with over half of GCs working in 28 metro regions. GC services in rural areas are increasingly provided remotely via telemedicine, with 59% of GCs in direct patient care in 2018 reporting providing services by phone and 19% using web or video services to deliver care. In cancer genetics, about 50% of GCs nationwide reported in 2018 their 3rd next available appointment for new patients was within 14 days. Conclusions: The past decade has seen significant growth in the numbers of GCs and more patients have access to GCs than a decade ago. Reimbursement for services remains a significant barrier to access. Further research is warranted to understand additional political, administrative and logistical facilitators and barriers to providing care to all who need genetics 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».