Healthcare decision makers' perspectives on the creation of new genetic counselor positions in North America: Exploring the case for psychiatric genetic counseling
Notice bibliographique
Résumé
Mental illnesses are common and highly heritable. Patients and their families want and benefit from receiving psychiatric genetic counseling (pGC). Though the pGC workforce is among the smallest of genetic counseling (GC) specialties, genetic counselors (GCs) want to practice in this area. A major barrier to the expansion of the pGC workforce is limited availability of advertised positions, but it remains unclear why this is the case. We used a qualitative approach to explore drivers for and barriers to the creation of GC positions (including pGC) at large centralized genetic centers in the United States and Canada that offer multiple specialty GC services. Individuals with responsibilities for making decisions about creating new clinical GC positions were interviewed using a semi-structured guide, and an interpretive description approach was used for inductive data analysis. From interviews with 12 participants, we developed a theoretical model describing how the process of creating new GC positions required institutional prioritization of funding, which was primarily allocated according to physician referral patterns, which in turn were largely driven by availability of genetic testing and clinical practice guidelines. Generating revenue for the institution, improving physician efficiency, and reinforcing institutional mission were all regarded as valued outcomes that bolstered prioritization of funding for new GC positions. Evidence of patient benefit arising from new GC positions (e.g., pGC) seemed to play a lesser role. These findings highlight the tension between how institutions value GC (generating revenue, reacting to genetic testing), and how the GC profession sees its value (providing patient benefit, focus on counseling).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».