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Enregistrement W7052099089

Psychiatrists' Percepitions of and Reactions to a Simulated Psychiatric Genetic Counseling Session

2023· article· en· W7052099089 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons-Sarah Lawrence (Sarah Lawrence College) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingPsychosocialIdentification (biology)DistressDiseasePopulationReferral
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatric genetic counseling (pGC) is a small specialty within genetic counseling which aims to help people with psychiatric illnesses and their families by addressing misconceptions, promoting help-seeking behaviors and improving a patients’ perceived sense of control over their illness. Genetic testing is offered among most other specialities of genetic counseling, but it is not yet clinically available to diagnose or recognize predispositions to psychiatric conditions. Little research has evaluated psychiatrists practice of discussing genetics with patients and their understanding of pGC. After viewing a recorded pGC simulated session, 12 psychiatrists who practice in Ontario, Canada were interviewed for this study. Interpretive description was used as an inductive approach to data analysis which allowed for the creation of two theoretical models. The first model described the decision-making pathway psychiatrists follow when determining when to talk about genetics and referral practices. Within this model, three scalable concepts were determined to be crucial influencers in how psychiatrists discuss genetics with patients. These include psychiatrists’ perceived value of discussing genetics and their understanding, available time and awareness of the genetic counseling profession. Before watching the video, psychiatrists did not recognize the psychosocial skillset of genetic counselors and further advocacy for the profession is needed to facilitate the growth of pGC. Barriers to referral to genetic counseling were identified to be lack of access, perceived patient vulnerability and perceived patient disinterest. Facilitators of referral were identified to be trust, available funding and outcome data. An additional theoretical model described future directions for pGC within Ontario, as proposed by psychiatrists. Psychiatrists identified genetic counselors focusing on psychiatry to have utility in primary care, public health interventions and specialty psychiatric centers. Increased awareness of the profession and the skillset that genetic counselors bring is essential to future growth of the profession. This study identifies future directions for growing pGC within the Ontario healthcare context.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
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