Healthcare Professional Clinical Actions following Nutrigenomics Testing in Practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».