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Enregistrement W2018622279 · doi:10.1159/000365508

Perceptions of Genetic Testing for Personalized Nutrition: A Randomized Trial of DNA-Based Dietary Advice

2014· article· en· W2018622279 sur OpenAlexafffund
Daiva E. Nielsen, Sarah C. Shih, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueLifestyle Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialLikert scaleMedicineIntervention (counseling)Nutrition EducationPerceptionGerontologyPsychologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: Direct-to-consumer (DTC) genetic tests have facilitated easy access to personal genetic information related to health and nutrition; however, consumer perceptions of the nutritional information provided by these tests have not been evaluated. The objectives of this study were to assess individual perceptions of personalized nutrition and genetic testing and to determine whether a personalized nutrition intervention modifies perceptions. METHODS: A double-blind, parallel-group, randomized controlled trial was conducted among healthy men and women aged 20-35 years (n = 138). Participants in the intervention group (n = 92) were given a report of DNA-based dietary advice and those in the control group (n = 46) were given a general dietary advice report. A survey was completed at baseline and 3 and 12 months after distributing the reports to assess perceptions between the two groups. RESULTS: No significant differences in perceptions of personalized nutrition and genetic testing were observed between the intervention and control group, so responses of both groups were combined. As compared to baseline, participant responses increased significantly toward the positive end of a Likert scale at 3 months for the statement 'I am interested in the relationship between diet and genetics' (mean change ± SD: 0.28 ± 0.99, p = 0.0002). The majority of participants indicated that a university research lab (47%) or health care professional (41%) were the best sources for obtaining accurate personal genetic information, while a DTC genetic testing company received the fewest selections (12%). Most participants (56%) considered dietitians to be the best source of personalized nutrition followed by medical doctors (27%), naturopaths (8%) and nurses (6%). CONCLUSIONS: These results suggest that perceptions of personalized nutrition changed over the course of the intervention. Individuals view a research lab or health care professional as better providers of genetic information than a DTC genetic testing company, and registered dietitians are considered to be the best providers of personalized nutrition advice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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