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Enregistrement W4382940614 · doi:10.1016/j.ejmg.2023.104805

Lack of guidelines and translational knowledge is hindering the implementation of psychiatric genetic counseling and testing within Europe – A multi-professional survey study

2023· article· en· W4382940614 sur OpenAlexaff
Kati Koido, Charlotta Ingvoldstad Malmgren, Lejla Pojskić, P.Z. Álmos, Sarah E. Bergen, Isabella Borg, Nada Božina, Domenico Coviello, Franziska Degenhardt, Lana Ganoci, Uffe Birk Jensen, Louise Durand-Lennad, Claudine Laurent‐Levinson, Andrew McQuillin, Alvydas Navickas, Nikolai Paul Pace, Milena Paneque, Marcella Rietschel, Maria Grigoroiu‐Serbânescu, Maria Soller, Jaana Suvisaari, Algirdas Utkus, E. Van Assche, Lily Vissouze, Shachar Zuckerman, Boris Chaumette, Kristiina Tammimies

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Medical Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistarstvo Civilnih Poslova Bosne i HercegovineUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiEuropean Commission
Mots-clésGenetic testingGeneticistPsychiatryGenetic counselingEuropean unionMedicineMental healthFamily medicinePsychologyClinical psychologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic research has identified a large number of genetic variants, both rare and common, underlying neurodevelopmental disorders (NDD) and major psychiatric disorders. Currently, these findings are being translated into clinical practice. However, there is a lack of knowledge and guidelines for psychiatric genetic testing (PsychGT) and genetic counseling (PsychGC). The European Union-funded COST action EnGagE (CA17130) network was started to investigate the current implementation status of PsychGT and PsychGC across 35 participating European countries. Here, we present the results of a pan-European online survey in which we gathered the opinions, knowledge, and practices of a self-selected sample of professionals involved/interested in the field. We received answers from 181 respondents. The three main occupational categories were genetic counselor (21.0%), clinical geneticist (24.9%), and researcher (25.4%). Of all 181 respondents, 106 provide GC for any psychiatric disorder or NDD, corresponding to 58.6% of the whole group ranging from 43.2% in Central Eastern Europe to 66.1% in Western Europe. Overall, 65.2% of the respondents reported that genetic testing is offered to individuals with NDD, and 26.5% indicated the same for individuals with major psychiatric disorders. Only 22.1% of the respondents indicated that they have guidelines for PsychGT. Pharmacogenetic testing actionable for psychiatric disorders was offered by 15%. Interestingly, when genetic tests are fully covered by national health insurance, more genetic testing is provided for individuals with NDD but not those with major psychiatric disorders. Our qualitative analyses of responses highlight the lack of guidelines and knowledge on utilizing and using genetic tests and education and training as the major obstacles to implementation. Indeed, the existence of psychiatric genetic training courses was confirmed by only 11.6% of respondents. The question on the relevance of up-to-date education and training in psychiatric genetics on everyday related practice was highly relevant. We provide evidence that PsychGC and PsychGT are already in use across European countries, but there is a lack of guidelines and education. Harmonization of practice and development of guidelines for genetic counseling, testing, and training professionals would improve equality and access to quality care for individuals with psychiatric disorders within Europe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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