A randomized trial of genetic information for personalized nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Personal genetic information has become increasingly accessible to the public as a result of direct-to-consumer (DTC) genetic tests; however, concerns have been raised over their value and potential risks. We compared the effects of providing genotype-based dietary advice with general recommendations on behavioral outcomes using a randomized controlled study. Participants were men and women from the Toronto Nutrigenomics and Health Study between the ages of 20-35 years (n = 149) who completed a survey to assess their awareness of DTC genetic tests and nutrigenomics, as well as potential motivations for undergoing genetic testing. Participants were then randomized into an intervention (I) or control (C) group and were given either genotype-based personalized dietary advice or general dietary advice, respectively. A second survey was administered to assess the participants' opinions of the dietary reports they received. A greater proportion of participants in the intervention group agreed that they understood the dietary advice they were given (93% (I) vs. 78% (C); p = 0.009). Participants in the intervention group were more likely to agree that the dietary recommendations they received would be useful when considering their diet (88% (I) vs. 72% (C); p = 0.02) and wanted to know more about the recommendations (95% (I) vs. 76% (C); p < 0.0001). Only 9% of participants in the intervention group reported feeling uneasy about learning their genetic information. These findings suggest that individuals find dietary recommendations based on genetics more understandable and more useful than general dietary advice. Very few feel uneasy about receiving their genetic information that relates to personalized nutrition.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».