Genetics Adviser: The development and usability testing of a new patient digital health application to support clinical genomic testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Increasing demand for genomic testing coupled with genetics workforce shortages has placed unsustainable pressure on standard models of care. Digital tools can offer improved access, efficiency, and cost savings. We created a patient-facing digital health application to support genomic testing. Methods: We developed the digital application through user-centered design, guided by an advisory board. We tested its usability and acceptability with patients, practitioners, and members of the general public using mixed methods; data were analyzed using qualitative description and descriptive statistics. Results: The "Genetics Adviser" delivers pre-test education, counseling, and post-test return of results adaptable to any population, test platform, and setting. Usability testing with 25 patients, the general public, and genetics practitioners (15/25 female; mean age range 40-49 years) demonstrated enthusiasm about the application; users found it easy to navigate and comprehend. Acceptance testing with 19 patients and the public (13/19 female; mean age range 40-49 years) indicated high acceptability of the application and moderate knowledge of genomic sequencing after use. Conclusion: The Genetics Adviser is a comprehensive, interactive, patient-centered application found to have high acceptability and usability for pre- and post-test genomic testing, counseling, and return of results adaptable for multiple testing platforms, populations, and settings.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle