Implementation of Pharmacogenomics Testing in Daily Clinical Practice: Perspectives of Prescribers from Two Canadian Armed Forces Medical Clinics
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: While there is mounting scientific evidence supporting the effectiveness of PGx (pharmacogenomics)-guided medical treatment, its implementation into clinical care is still lagging. Stakeholder buy-in, in particular from prescribers, will be key in the implementation efforts. Previous implementation studies have primarily focused on prescriber attitudes or have used hypothetical scenario methodology in a variety of healthcare settings. Real-world studies provide better insight into prescriber experience and needs. In this prospective observational qualitative research study, we report the perspectives of prescribers working in military medical care after a one-year PGx implementation trial. Methods: At the end of the PGx implementation period, thirteen prescribers participated in a semi-structured interview. The interview was designed based on the Technology Acceptance Model and queried their perceptions of effectiveness and ease of use of the PGx innovation. Results: Three main themes emerged from the qualitative data: (1) the knowledge required for PGx testing, (2) the integration of the testing into the existing workflow and (3) the perceived clinical utility of the PGx results. Prescribers had educational and training opportunities prior to the study but still encountered difficulty with the interpretation of the test results. They generally managed well the workflow changes occasioned by the testing. They reported that the clinical value came primarily from an increased confidence in prescribing safe medications and improving the therapeutic alliance with their patients. There was uncertainty about which patient population would most benefit from the testing. Conclusions: Our results lend support to the general ongoing challenges identified in PGx implementation studies conducted in other clinical settings and using other methodologies. They also revealed specific factors that the prescribers found of value and areas that needed improvement to support future implementation efforts.
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
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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».