Factors associated with <scp>US</scp> and Canadian genetic counselors' testing decisions during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making regarding prenatal screening and diagnostic testing has become more complex as the number of options has increased, with pregnant patients having access to more information about their pregnancies than ever before. Genetic counselors have extensive training in prenatal genetic screening and testing options, but personal decision-making in this well-informed population remains largely unstudied. This study describes the prenatal testing decisions genetic counselors made during their own pregnancies, and the factors identified as important when making those decisions. A web-based, mixed-methods survey was distributed to members of multiple professional societies for genetic counselors. A total of 318 genetic counselors across numerous specialties in the United States and Canada participated in this study. The satisfaction with decision scale was modified and applied to measure participants' decisional satisfaction. In their most recent pregnancies, most genetic counselors pursued carrier screening (77%) and aneuploidy and/or open neural tube defect screening (88%). A minority of genetic counselors (15%) utilized diagnostic testing. Common factors considered when making testing decisions included wanting information that could impact future decisions, test specifics (e.g., accuracy, methodology, and content), and knowledge gained from participants' genetic counseling background. The uptake of diagnostic testing among prenatal genetic counselors was significantly greater (p < 0.05) than the uptake among genetic counselors in other specialties. This informed study population largely self-directed their own prenatal care, leading to high satisfaction with their decisions. Data in this study provide evidence for promoting participation in prenatal screening and testing decision-making to maximize decisional satisfaction.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».