Exploring collaboration models between geneticists and intensivists for implementing rapid genome sequencing in critical care settings
Notice bibliographique
Résumé
The availability of rapid genome sequencing (rGS) for children in a critical-care setting is increasing. This study explored the perspectives of geneticists and intensivists on optimal collaboration and division of roles when implementing rGS in neonatal and pediatric intensive care units (ICUs). We conducted an explanatory mixed methods study involving a survey embedded within an interview with 13 genetics and intensive care providers. Interviews were recorded, transcribed, and coded. Geneticists endorsed higher confidence in performing a physical exam and interpreting/communicating positive results. Intensivists endorsed highest confidence in determining whether genetic testing was appropriate, communicating negative results, and consenting. Major qualitative themes that emerged were: (1) concerns with both "genetics-led" and "intensivist-led" models with workflows and sustainability (2) shift the role of determining rGS eligibility to ICU medical professionals, (3) continued role of geneticists to assess phenotype, and (4) include genetic counselors (GCs) and neonatal nurse practitioners to enhance workflow and care. All geneticists supported shifting decisions regarding eligibility for rGS to the ICU team to minimize time cost for the genetics workforce. Exploring models of geneticist-led phenotyping, intensivist-led phenotyping for some indications, and/or inclusion of a dedicated inpatient GC may help offset the time burden of consenting and other tasks associated with rGS.
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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 | 0,068 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».