A snapshot of nurses’ understanding, perceptions and comfort level of genomics
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The primary aim of this study explored holistic nurses’ self-perceived genomic knowledge, perceptions, attitude and comfort of genomics. A second aim compared results to previous findings of nurse educators and advanced degree practicing registered nurses’ genomic knowledge utilizing the same survey instruments.Methods: Design: Recruitment of participants, through the American Holistic Nurses Association (AHNA), was achieved via an anonymous Survey Monkey link of the Genetic and Genomic Literacy Assessment (GGLA) survey. The GGLA survey comprised three aspects: Self-Perceived Genomic Knowledge Survey; Perceptions and Attitudes about Genomics Integration into Nursing Practice Survey and the Comfort Level of Genomics Survey. Method: The GGLA survey link was made available via the AHNA newsletter.Results: Holistic nurses (n = 41) self-perceived genomic knowledge level demonstrated a knowledge base gap in their comprehension and ability to explain genomic concepts to their patients. Majority of holistic nurses were significantly not comfortable with their genomic knowledge (90% or greater). Comparison with nurse educators (n = 53) and advanced degree practicing registered nurses’ (n = 36) genomic knowledge provided additional insight.Conclusions: A significant majority of nurses are unprepared to adopt genomics into their practice whilst experiencing a lack comfort and confidence. The global success of nursing practice resides with its’ practitioners being fully informed and competent with all required competencies, especially if nursing is to remain prevalent within personalized healthcare.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».