Expanding the primary care workforce by integrating genetic counselors in multidisciplinary care teams
Notice bibliographique
Résumé
Collectively, rare diseases are common, affecting approximately 8% of the population in Canada and the USA. Therefore, the majority of primary care (PC) clinicians will care for patients who are affected or at risk for a genetic disease. Considering the increasing ways in which genetics is being implemented into all areas of healthcare, one way to address these needs and expand the capacity of the PC workforce is through the integration of genetic counselors (GCs) into PC multidisciplinary teams. GCs are Masters-educated allied health professionals with specialized training in molecular genetics, communication, and short-term psychotherapeutic counseling. The current models of GCs in PC mimic other multidisciplinary models. Complex tasks related to genetics, such as pre- and post-test counseling, genetic test selection, and results interpretation, are conducted by GCs, which, in turn, allows physicians, nurse practitioners, and other PC providers to work at the top of their scope of practice. Quality genetics services provided by GCs improve clinical outcomes for patients and their families; the simultaneous provision of genetic education and psychological support by a GC is associated with an increase in patient knowledge, perceived personal control, decrease in distress, and can lead to positive health behavior changes, all of which are aligned with the goals of primary healthcare. With their extensive training in clinical care, medical communication, and psychotherapeutic counseling, integrating GCs into PC care teams will improve the care patients receive and allow PC clinicians to ensure their patients are at the forefront of the personalized medicine revolution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».