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Enregistrement W4396762480 · doi:10.1177/08445621241252615

Developing Policy Infrastructure to Guide Genomics-Informed Oncology Nursing in Canada: An Interpretive Descriptive Study

2024· article· en· W4396762480 sur OpenAlexafffundvenueabout
Patrick Chiu, Jacqueline Limoges, Rebecca Puddester, Andrea Gretchev, Lindsay Carlsson, Kathleen Leslie, Don Flaming, Ann Meyer, April Pike

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensAdministrative Sciences Association of CanadaPrincess Margaret Cancer CentreMemorial University of NewfoundlandAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDescriptive researchMedicineGenomicsNursingEngineering ethicsSociologyGenomeEngineeringBiologyGeneticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genomic technologies such as genetic testing and precision treatments are rapidly becoming routine in oncology care, and nurses play an increasingly important role in supporting the growing demands for genomics-informed healthcare. Policy infrastructure such as competencies, standards, scope of practice statements, and education and curriculum frameworks are urgently needed to guide these practice and education changes. PURPOSE: This study is part of a larger three-phase project to develop recommendations and catalyze action for genomics-informed oncology nursing education and practice for the Canadian Association of Nurses in Oncology and the Canadian Association of Schools of Nursing. This phase aimed to enhance understanding of policy needs and action drivers for genomics-informed oncology nursing education and practice through the perspectives of Canadian oncology nurses and patient partners. METHODS: Interpretive description methodology guided the study. Twenty semi-structured virtual interviews were conducted; 17 with oncology nurses in various domains of practice, and three with patient partner representatives. Data collection and analysis occurred concurrently. RESULTS: Our analysis identified three themes: 1) nurses and patients recognize that it is time for action, 2) nurses and patients see advantages to executing intentional, strategic, and collaborative policy development, and 3) leadership and advocacy are required to drive action. CONCLUSION: Nursing policy infrastructure is required to increase genomic literacy, support nurses in providing safe patient care, and establish clear roles, responsibilities, and accountabilities within the interdisciplinary team. Strong leadership and advocacy at the practice, organizational, and systems levels are vital to accelerating action.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatifhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatifhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0320,014
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,382 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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