The effectiveness of psychiatric genetic counseling training: An analysis of 13 international workshops
Notice bibliographique
Résumé
Studies have consistently shown that psychiatric genetic counseling (pGC) helps people with psychiatric conditions by increasing empowerment and self-efficacy, and addressing emotions like guilt. Yet, it is not routinely provided. Genetic counselors and trainees express low confidence in their ability to provide meaningful pGC, especially in the absence of adequate training. Therefore, to address this gap a "Psychiatric Genetic Counseling for Genetic Counselors" (PG4GC) workshop was developed and delivered to 13 groups of participants (primarily qualified genetic counselors and trainees) between 2015 and 2023 (10 workshops were delivered in-person, and three virtually). Participants completed quantitative questionnaires both before and after completing the workshop to assess their comfort, knowledge, behavior, and feeling of being equipped to provide pGC. In total, 232 individuals completed the pre-workshop questionnaire and 154 completed the post-workshop questionnaire. Participants felt more comfortable, knowledgeable, and equipped to provide pGC, and reported being more likely to address psychiatric concerns after the workshop, regardless of whether they were trainees or practicing professionals and whether they completed the workshop in-person or virtually. This study suggests that the PG4GC workshop is an effective educational tool in pGC training that may aid in broader implementation of the service.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».