Healthcare provider and patient perspectives on the implementation of pharmacogenetic-guided treatment in routine clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to understand patient and healthcare provider perspectives on the integration and application of pharmacogenetics (PGx) testing in routine clinical practice. METHODS: Two anonymous online surveys were distributed globally for healthcare providers and patients respectively on the Qualtrics platform (version 3.24). The surveys were distributed through social platforms, email, and posters with QR codes from 27 October 2023 to 7 March 2024. The surveys evaluated participant familiarity with PGx, previous experience with PGx testing, perceived implementation challenges, and opinions on point-of-care (PoC) PGx testing devices. RESULTS: This study collected 78 responses from healthcare providers and 98 responses from patients. The results revealed that 64% of healthcare providers had some level of familiarity with PGx, however, PGx testing in clinical practice was low. The primary challenges identified by healthcare providers included limited access to testing and lack of knowledge on PGx test interpretation. In contrast, 52% of patient respondents were aware of PGx testing, with a significant association between awareness and positive opinions toward PGx. Both healthcare providers and patients recognized the value of PoC PGx testing devices, with 98% of healthcare providers and 71% of patients believing PoC devices would improve the accessibility and implementation of PGx testing. Comparative analysis revealed a statistically significant difference in PGx awareness between healthcare providers and patients, with providers being more informed. CONCLUSION: Improved PGx awareness, training, clinical guidelines, and PoC PGx testing devices may help promote the implementation of PGx-guided treatments in routine clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».