Genomic competence among nurses: A spotlight on ethics
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundGlobally, ethics is recognized as a critical component for ensuring equitable and sustainable genomic healthcare. However, prior research has largely overlooked the ethical aspects when assessing nurses' genomic competence.Research aimThis study aimed to assess the genomic competence of nurses in Finland, with a specific focus on their perspectives regarding ethics in genomics.Research designThis was a cross-sectional study conducted among registered nurses in Finland.Participants and research contextThe data were collected via an online survey between October 30 and December 31, 2023, using the Canadian Adaptation of the Genetics Genomics Nursing Practice Survey (GGNPS-CA), which evaluates attitudes, receptivity, confidence, competency, knowledge, social systems, and the decision adoption process in genomics with ethical dimensions. A total of 234 registered nurses participated.Ethical considerationsThe study was ethically approved by the Ethics Committee of the Tampere Region, statement number 46/2023.ResultsWhile 76.8% of nurses rated their self-assessed understanding of genomics as poor, their actual Knowledge Score was relatively good (mean 9.12/12, SD 1.44). In addition, nurses reported limited understanding of the ethical issues associated with genomics, particularly concerning equity. The majority (59.4%) believed it was very important for nurses to become more educated on ethical issues, while 28.6% considered it somewhat important.ConclusionsThe findings suggest a strong perceived need among nurses for further education in both genomics and its ethical implications. The discrepancy between self-assessed and actual knowledge may reflect low confidence, which was additionally reported in the ethical issues. Low confidence is possibly influenced by the early stage of genomics integration into nursing practice.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».