Genetics Adviser: The development and usability testing of a new patient digital health application to support clinical genomic testing
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.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».