Progress toward Health System Readiness for Genome-Based Testing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Genomic medicine harbors the real potential to improve the health and healthcare journey of patients, care provider experiences, and improve the health system efficiency-even reducing healthcare costs. There is expected to be an exponential growth in medically necessary new genome-based tests and test approaches in the coming years. Testing can also create scientific research and commercial opportunities beyond healthcare decision making. The purpose of this research is to generate a better understanding of Canada's state of readiness for genomic medicine, and to provide some insights for other healthcare systems. (2) Methods: A mixed-methods approach of a review of the literature and key informant interviews with a purposive sample of experts was used. The health system readiness was assessed using a previously published set of conditions. (3) Results: Canada has created some of the established conditions, but further action needs to be taken to improve the state of readiness for genome-based medicine. The important gaps to be filled are the need for linked information systems and data integration; evaluative processes that are timely and transparent; navigational tools for care providers; dedicated funding to facilitate rapid onboarding and support test development and proficiency testing; and broader engagement with innovation stakeholders beyond care providers and patients. These findings highlight the role of the organizational context, social influence, and other factors that are known to affect the diffusion of innovation within health systems.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».