Mainstreaming of clinical genetic testing: A conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Demand for genetic testing is increasing across medicine, whereas the genetics workforce remains stable. In response, mainstreaming models are being introduced, in which nongeneticist clinicians are increasingly involved in the genetic testing pathway. Because a standardized approach would facilitate evaluation and optimal patient care, a unified framework is warranted. METHODS: Through a focus group with clinical genetics experts, a conceptual framework for the mainstreaming of clinical genetic testing is proposed. Through a consensus process, experts elucidated the steps in the diagnostic care pathway and defined a set of variables that influence which mainstreaming model is best suited to specific patient care scenarios. RESULTS: A total of 35 individuals representing 20 distinct clinical genetics services and all Canadian provinces participated in the development of the framework. The framework describes 4 generalizable mainstreaming models of care, each with varying levels of involvement of the clinical genetics service in the diagnostic care pathway. CONCLUSION: This framework will help guide clinical teams in the design and evaluation of mainstreaming efforts. It is critical that these programs are evaluated and shared in a standardized way so that we can implement strategies that allow optimal utilization of genetics resources and improve patient care.
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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 | 0,042 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,049 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».