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Enregistrement W4387930811 · doi:10.1002/jgc4.1804

Landscape of genetic counseling in the Philippines

2023· article· en· W4387930811 sur OpenAlexaff
Peter James B. Abad, Ma‐Am Joy R. Tumulak, Romer J. Guerbo, Leniza De Castro-Hamoy, Niecy Grace Bautista, Ramonito Nuique, Frances Isabelle Jacalan, Gay Luz Talapian, Eva Belingon Felipe‐Dimog, John Benedict B. Lagarde, Starlene Joy Plaga, Edbert Jasper M. Jover, Kristine Dawn Morales, Graciel Mae R. Canoy, Mercy Laurino

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingScope (computer science)Government (linguistics)MedicineGenetic testingPublic healthProfessional developmentScope of practiceMedical educationFamily medicineNursingHealth carePolitical scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we report on the professional development of genetic counselors in the Philippines as we discuss the status of genetic counseling training and research, along with the roles and scope of practice of genetic counselors. The development of a master's level training program for non-physician genetic counselors in the Philippines initiated in 2011 was in response to the increasing demand for genetic counseling services. There are currently 18 locally trained genetic counselors who are practicing in various fields including newborn screening, pediatrics, cancer, prenatal and preconception, neurology, and research. Despite the success of the genetic counseling training program, various professional challenges hinder maximizing the impact of genetic counselors in the health system. The challenges discussed in this paper include the limited number of genetic counselors, the lack of government positions officially recognizing the 'genetic counselor' title, and the absence of a regulatory framework. These issues require thorough discussion with appropriate government agencies and collaboration with other healthcare professional organizations with the ultimate goal of ensuring quality genetic counseling services nationwide.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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