Genetic literacy among surgeons who manage patients with cancer: a national survey of knowledge, perceptions, attitudes, and barriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid evolution of genetic testing and availability of information has necessitated increased surgeon participation in genetics-related tasks. We sought to characterize knowledge, perceptions, attitudes, and barriers pertaining to genetic literacy among Canadian surgeons who manage patients with a hereditary predisposition to or confirmed cancer. METHODS: We distributed a Web-based survey to surgeons across Canada from June to December 2023 through relevant surgical societies. We analyzed quantitative and narrative data from the survey descriptively and thematically. RESULTS: We included 57 participants from 8 provinces (response rate 10%). Many surgeons (28/45, 62%) reported performing risk assessment, but 16% (7/45) reported counselling and 29% (13/45) reported ordering genetic testing. Surgeons reported low confidence in ordering testing and in interpreting and discussing implications of testing results. Most surgeons (35/39, 90%) expressed a desire for improvement in their knowledge and in their confidence in hereditary cancer genetics. Approval and funding for testing, referral to a genetic counsellor or medical geneticist, and availability of genetics clinics were reported as extreme barriers to providing care. CONCLUSION: Practising surgeons in Canada participate in many genetics-related tasks, but they report low confidence and face barriers to genetic literacy. There is a need and desire for interventions targeting genetic literacy among surgeons in Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».