Oncology nurses’ readiness to implement genomics-informed care: A descriptive, cross-sectional study in a Canadian province
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer care providers need to be equipped to support cancer care recipients in evolving care contexts. Genomics is an increasingly common component of cancer care. There is limited understanding of Canadian oncology nurses' readiness to contribute to genomics-informed cancer care. Purpose: To describe factors influencing oncology nurses' implementation of genomics in practice in Newfoundland and Labrador (NL; i.e., knowledge, attitudes, confidence, current practices, and social system influences); and identify predictors of their genomic knowledge. Methods: A cross-sectional online survey was administered between September 2023 to February 2024 to nurses working in cancer care in NL. Variables associated with nurses' implementation of genomics-informed practice were measured using the Genomic Nursing Concept Inventory (GNCI©) and select, modified questions from the Genetics Genomics Nursing Practice Survey (GGNPS). Descriptive and inferential statistics were used to report findings. Results: The survey was completed by 50 NL oncology nurses. While 46% of participants indicated that patients had initiated conversations about genomics with them in the past 3 months, their knowledge levels and reported confidence with genomics practices were low overall. Despite this, participants indicated largely positive attitudes toward the benefits of adopting genomics in practice and a willingness to learn more. Conclusion: Findings highlight opportunities to support oncology nurses with practice-based education and resources, to ensure readiness to meet patients' evolving needs and expectations surrounding genomics-informed cancer nursing 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».