Willingness to take drugs to prevent serious chronic diseases (自愿服用药物以预防严重的慢性疾病)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to determine an individual's willingness to take a preventive therapy for each of two chronic diseases (type 2 diabetes [T2D] and dementia) when provided with varying likelihoods of acquiring the disease. METHODS: After reading a description of two chronic diseases (i.e. T2D and dementia), 345 student volunteers at McMaster University rated their likelihood of taking a drug that could halve their chance of developing each disease, assuming a 1-year risk of developing the disease of 50%, 25%, and 10%. A five-point Likert scale was used to collect responses. RESULTS: Assuming an annual incidence of 50%, 27% of respondents were neither likely nor very likely to take a therapy that halved the annual incidence of T2D and 13% were neither likely nor very likely to take a therapy that halved the annual incidence of dementia. Higher quoted incidence rates of the disease and a personal history of a chronic illness significantly increased willingness to take such therapy. CONCLUSIONS: A high proportion of young educated adults have ambivalent or negative attitudes regarding the use of pharmacological therapy to prevent serious health outcomes even when the absolute 1-year risk of these outcomes is very high.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».