International genetic counseling: What do genetic counselors actually do?
Notice bibliographique
Résumé
We conducted an exploratory survey of genetic counselors internationally to assess similarities and differences in reported practice activities. Between November 2018 and January 2020 we conducted a mass emailing to an estimated 5600 genetic counselors in different countries and regions. We obtained 189 useable responses representing 22 countries, which are included in an aggregate manner. Data from countries with 10 or more responses, comprising 82% of the total (N = 156), are the primary focus of this report: Australia (13), Canada (26), USA (59), UK (17), France (12), Japan (19) and India (10). Twenty activities were identified as common (≥74%) across these countries, encompassing most subcategories of genetic counseling activity. Activities with most frequent endorsement include: reviewing referrals and medical records and identifying genetic testing options as part of case preparation; taking family and medical histories; performing and sharing risk assessment; and educating clients about basic genetic information, test options, outcomes and implications, including management recommendations on the basis of the test results. Genetic counselors also consistently establish rapport, tailor the educational process, facilitate informed decision making and recognize factors that may impact the counseling interaction. The least endorsed activities were in the Medical History category. Notable differences between countries were observed in the endorsement of 33 activities, primarily in the Contracting and Establishing Rapport, Family History, Medical History, Assessing Patients Psychosocially and Providing Psychosocial Support categories. Generalizations about international practice patterns are limited by the low response rate. However, this study is, to our knowledge, the first to systematically compare the clinical practice and specific activities of genetic counselors working in different countries.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».