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Enregistrement W3112014061 · doi:10.1159/000511785

Healthcare Professional Clinical Actions following Nutrigenomics Testing in Practice

2020· article· en· W3112014061 sur OpenAlexaff
Irem Karamanoglu, Daiva E. Nielsen

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrigenomicsHealth careMedicineClinical PracticeHealth professionalsNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical demand for nutrigenomics testing (NGT) is increasing, underscoring the importance of assessing healthcare professional (HCP) competence and clinical actions with NGT in practice. While previous studies have explored HCP perceptions of NGT, no study has examined real HCP experiences with NGT in practice. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the clinical experience of providing NGT among early adopter HCPs who have used NGT in their practice. We hypothesized that HCP clinical actions after NGT would differ according to HCP personal experience undergoing genetic testing (GT) as well as years in practice. DESIGN: An online survey questionnaire was administered to HCPs (n = 70) who have provided NGT in practice. χ2 tests, tests for trend, and logistic regression were used to compare HCP characteristics with post-NGT outcomes. RESULTS: HCPs with fewest years in practice (<5 years) comprised the lowest proportion of respondents (16%). Most HCPs reported good understanding of NGT results and 92% made genetic-based dietary recommendations to patients following NGT. HCP personal use of GT increased significantly with increasing years in practice (<5 years: 36%, 5-10 years: 53%, 11-20 years: 70%, and >20 years: 85%, p trend = 0.003). Requesting patient bloodwork because of NGT results increased significantly with HCP years in practice when HCPs with <5 years in practice were not considered (5-10 years: 19%, 11-20 years: 28%, and >20 years: 60%, p trend = 0.010). A near significant difference was observed where a greater proportion of HCPs who had personally undergone GT reported requesting patient bloodwork (personal use: 46% vs. no personal use: 23%, p-χ2 = 0.066). CONCLUSION: Early HCP adopters of NGT utilize the test results to provide genetic-based dietary recommendations to patients. Clinical action after NGT currently appears to be driven by HCP years in practice, but HCP personal use of GT may also be a factor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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