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Enregistrement W4412917594 · doi:10.2196/73718

Implementation Mapping to Identify Best Practices for Implementing Population-Wide Genomic Screening Programs: Protocol for the FOCUS (Facilitating the Implementation of Population-Wide Genomic Screening) Study

2025· article· en· W4412917594 sur OpenAlexvenueno aff
Jarrod Marable, Kimberly Foss, Carl E. Whitcomb, Deborah Cragun, Adam H. Buchanan, Miranda L. G. Hallquist, Nathaniel L. Baker, Derek W. Craig, Chanita Hughes Halbert, Caitlin G. Allen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésProtocol (science)PopulationFocus (optics)Best practiceData scienceComputer scienceMedicineEnvironmental healthAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Population-wide genomic screening (PGS) for genetic conditions such as hereditary breast and ovarian cancer syndrome, Lynch syndrome, and familial hypercholesterolemia presents opportunities to reduce morbidity and mortality among the 1%-2% of the population at elevated risk for these serious, preventable diseases. With decreasing sequencing costs and growing support from national bodies, there are increasing numbers of PGS programs in the United States. However, guidelines and strategies to support implementation are limited, especially regarding equitable access to PGS. Contextual factors, such as organizational structures and processes, impact PGS implementation, often failing to benefit underrepresented populations. To address these challenges, we are completing the Facilitating the Implementation of Population-wide Genomic Screening (FOCUS) project, which will develop and test a freely available, web-based implementation toolkit to guide best practices for implementing PGS. Objective: The FOCUS project aims to (1) examine barriers and facilitators of PGS implementation at diverse health systems, (2) develop implementation strategies with input from an advisory panel and package them into the FOCUS toolkit, and (3) evaluate the toolkit's impact on improving PGS reach, effectiveness, adoption, and maintenance using a hybrid stepped-wedge cluster randomized trial design. Methods: We will complete implementation mapping, guided by the Consolidated Framework for Implementation Research integrated with health equity, and the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework for Health Equity to develop and evaluate an equity-focused PGS implementation toolkit. The study will involve 10 design sites to identify implementation barriers and facilitators and 12 Test Sites to assess the toolkit's effectiveness. Both design and test sites will be representative of the following 4 stages of implementation: exploration or emerging, planning, implementation, and sustainment. Results: The FOCUS project was funded in September 2024 and will conclude in June 2029. The project was funded through the Advancing Genomic Medicine Research Program at the National Human Genome Research Institute (R01HG013851-01). Data collection for aim 1 (qualitative interviews with implementation team members, patients, and laboratory vendors) began January 2024. At the time of reporting, 33 interviews have been completed with implementation team members, 8 with patients, and two with laboratory vendors. Qualitative analyses for aim 1 are underway at the time of reporting. Conclusions: The FOCUS toolkit will establish a standardized approach to scaling PGS programs across diverse populations and settings, ensuring genomics benefits are accessible to all.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,014

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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