Genetic counselling resources in non-english languages: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Genetic counselling is essential for individuals seeking genetic or genomic testing. Whereas innovative strategies for GC delivery are being explored to meet the growing demand on the clinical genetics workforce, it is essential to consider the unique needs of culturally and linguistically diverse populations. Methods: We conducted a scoping review to examine the extent, range, and gaps in the body of non-English, patient-facing educational resources available for Limited English Proficient (LEP) patients accessing clinical genetics and genomics services. Results: The literature search returned 246 unique resources, most available in several languages. Forty-six languages were represented, with Spanish, Russian, and French being the most common. Resources were in various formats and were of varying quality. Conclusions: There is a lack of high-quality supplementary genetics education material available in languages other than English, which limits the quality-of-care that LEP families may receive compared to their English-speaking counterparts. Of equal concern is the difficulty in finding existing resources and in determining their quality. Innovation: This research highlights the important need for genetics education material that is of good quality in languages other than English and the challenges associated with identifying this material. A central, curated repository, perhaps sponsored by a genetic counselling organization, would be of great benefit to help genetic counsellors meet the needs of their culturally and linguistically diverse patients.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».