Further defining the roles and impact of genetic counselors in the biotechnology and pharmaceutical industry
Notice bibliographique
Résumé
As personalized medicine has gained traction, drug development models in the biotechnology and pharmaceutical industry (BPI) have increasingly sought to address medical conditions with a genetic component, creating an opportunity for genetic counselors (GCs) to fill new roles and utilize their unique training to contribute to drug development. Despite the potential for GCs in BPI, literature around the role of GCs in this industry has been limited. Our mixed methods study aimed to assess how the roles of GCs in BPI have evolved since 2016, investigate the value of and opportunity for GCs in this industry, and further characterize their motivation and job satisfaction. Participants were recruited via social media advertising, snowball sampling, and email listservs from the National Society of Genetic Counseling (NSGC), the Canadian Association of Genetic Counselors (CAGC), and the American Board of Genetic Counseling (ABGC). Survey (n = 20) and interview (n = 6) data indicates many aspects of GC roles in BPI are consistent with the 2016 study. However, there is evidence of roles becoming more varied and with increasing recognition of the value of GCs, opportunities for involvement in BPI are growing. Furthermore, combined study data found that GCs are motivated by the flexibility of BPI roles as well as the opportunity to contribute to rare disease treatment development and that they are overall satisfied with most aspects of their jobs. Interview data also found that genetic counseling training has the potential to improve clinical trial design and outcomes by making drug development more patient-centric. Finally, combined study data found that while GCs continue to utilize Accreditation Council of Genetic Counseling (ACGC) practice-based competencies (PBCs), business-related training may benefit GCs seeking to enter BPI. Together, these findings are critical for informing genetic counseling training programs, employers within BPI, and GCs interested in entering these positions.
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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 | 0,028 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».