Predictors of Belief That Genetic Test Information About Hemochromatosis Should Be Shared with Family Members
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We queried 101,951 white, Hispanic, black, Asian, American Indian (i.e., American Indian or Alaska Native in the United States and North American Indian, Metis, or Inuit in Canada) and Pacific Islander (including Native Hawaiian) adults who agreed to be genotypically and phenotypically screened for hemochromatosis as part of the Hemochromatosis and Iron Overload Screening (HEIRS) study about their views on sharing genetic test information with family members. Multiple logistic regression (adjusting for study site, age group, race/ethnicity, preferred language, gender, education group, income group, SF-36 General Health and Mental Health subscales, perceived benefits and limitations of genetic testing, and belief that genetic testing is a good idea) evaluated independent predictors of responding "Strongly Agree" or "Agree" versus "Disagree" or "Strongly Disagree" to the statement "Information about a person's genetic risk should be shared with family members". Agreement that genetic risk information should be shared with family members was high (93% in the overall sample of 78,952 who answered this question), but differed among racial/ethnic groups. Hispanics were significantly less likely to agree that genetic test information should be shared with family members (i.e., 88% versus 92% or more among all other ethnicities). The relationship of perceived limitations and benefits of testing, gender, and age group to the belief that information should be shared differed among racial/ethnic groups, with Spanish-preferring Hispanics being the most different from other subgroups.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle