Examining the effect of patient personality types and coping styles on outcomes of genetic counseling
Notice bibliographique
Résumé
Both empirical data and genetic counselors' clinical experience suggest that patients differ in the extent to which they benefit from genetic counseling (GC). Understanding the origins of these differences could help adapt services to ensure that all patients benefit fully, and potentially inform triage. Although patient personality dimensions and coping styles have been shown to influence outcomes of other psychological interventions, they have remained largely unexplored in relation to GC outcomes. We conducted an exploratory, descriptive study to assess relationships between patient personality dimensions, coping styles, and outcomes of GC. We recruited patients from a psychiatric genetics clinic who had - in the prior 7 years - completed the GC Outcomes Scale (GCOS, a measure of empowerment) immediately prior to, and approximately one month after their appointment, and asked them to complete validated measures of personality and coping style. Interactions between each personality dimension or coping style and GCOS score were assessed using mixed-effects linear regression models. Among the 169 participants, GCOS score increased by an average of 16.48 points (SD = 12.59). Though extraversion, conscientiousness, neuroticism, and all three coping styles significantly predicted GCOS score (p < 0.02), there was no relationship between these variables and time. For example, though a high score on conscientiousness predicted higher GCOS scores, it did not predict greater change in GCOS - people with higher scores on this dimension of personality had higher GCOS scores both pre- and post- GC. These preliminary data suggest that genetic counseling may increase empowerment regardless of personality dimensions and coping styles.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».