Non-Genetic Healthcare Providers’ Experiences and Perspectives with Rapid Genome-Wide Sequencing in Canadian Neonatal Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Rapid genome-wide sequencing (rGWS) continues to transform the care provided to infants with genetic conditions in neonatal intensive care units (NICUs). Previous research has demonstrated that rGWS has immense benefits on patient care; however, little is known about non-genetic healthcare providers' (HCPs) experiences and perspectives of working with rGWS and supporting families through the rGWS testing process in Canadian NICU facilities. To address this gap, we surveyed and conducted semi-structured interviews with non-genetic HCPs of diverse professions from NICUs in British Columbia. METHODS: An interpretive description approach was used to analyze interview transcripts to identify patterns and variations in non-genetic HCPs' experiences and perceptions with rGWS. RESULTS: Participants had varying degrees of exposure to rGWS and levels of comfort with the testing process. Numerous barriers affecting the implementation of rGWS were identified, including low levels of comprehension of rGWS, longer turn-around times than expected, and having to apply for provincial government approval to access testing. Participants desired more education on rGWS, clear guidelines on the use of rGWS in NICUs, and resources for non-genetic HCPs and parents to support implementation. CONCLUSIONS: The results from this study can inform the development of workflows and educational resources on the use of rGWS in NICUs, helping to ensure that the NICU team is supported to optimize rGWS implementation.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».