The Canadian genetic counseling workforce: Perspectives from employers and recent graduates
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of literature devoted to the Canadian genetic counseling workforce. Current and prospective genetic counseling students, graduates, employers, programs, and funding agencies remain largely uninformed of trends in the job market. The purpose of this study was to investigate the employment experiences of recent Canadian genetic counseling graduates and employers of genetic counselors (GCs) in Canada. An online survey was distributed to Canadians who had graduated from North American genetic counseling programs from 2014 to 2018 and to employers with experience hiring patient-facing genetic counselors from 2016 to 2018. Quantitative data were analyzed through descriptive statistics and, where appropriate, logistic regression. Qualitative data were reviewed to illustrate and support the quantitative data. Half of the employer responders (11/22) reported hiring more or many more genetic counselors compared to 3 years ago (2016), and a majority (n = 19, 86%) reported a desire to hire at least one more genetic counselor if funding were available. Most graduates (45/70, 64%) reported securing employment before graduation, 33% (n = 23) within 6 months of graduation, and no one taking longer than 1 year. For recent graduates, location was the most important factor when looking for work, and those who chose to work in Canada experienced significantly more challenges gaining employment as opposed to those who worked internationally (p = 0.03). The specialties in highest demand for genetic counselors and the most common areas of practice for recent graduates included adult general genetics, prenatal genetics, and cancer genetics. Overall, our findings suggest that there is a growth of employment opportunities in Canada and more employer-reported need for clinical genetic counselors; however, there is a lack of funding to support this expansion.
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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 ».