Patient-facing digital tools for delivering genetic services: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This study systematically reviewed the literature on the impact of digital genetics tools on patient care and system efficiencies. MEDLINE and Embase were searched for articles published between January 2010 and March 2021. Studies evaluating the use of patient-facing digital tools in the context of genetic service delivery were included. Two reviewers screened and extracted patient-reported and system-focused outcomes from each study. Data were synthesised using a descriptive approach. Of 3226 unique studies identified, 87 were included. A total of 70 unique digital tools were identified. As a result of using digital tools, 84% of studies reported a positive outcome in at least one of the following patient outcomes: knowledge, psychosocial well-being, behavioural/management changes, family communication, decision-making or level of engagement. Digital tools improved workflow and efficiency for providers and reduced the amount of time they needed to spend with patients. However, we identified a misalignment between study purpose and patient-reported outcomes measured and a lack of tools that encompass the entire genetic counselling and testing trajectory. Given increased demand for genetic services and the shift towards virtual care, this review provides evidence that digital tools can be used to efficiently deliver patient-centred care. Future research should prioritise development, evaluation and implementation of digital tools that can support the entire patient trajectory across a range of clinical settings. PROSPERO registration numberCRD42020202862.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».