Implications of Personal Genomic Testing for Health Behaviors: The Case of Smoking
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Direct-to-consumer personal genomic testing has the potential to influence health behaviors, including smoking. Critics of this testing highlight limited evidence to support positive behavioral benefits and caution that genomic results may provide false reassurance, leading to unhealthy behaviors. This study investigates interest in genetic risks of smoking-related diseases and changes in smoking behaviors among genomic testing consumers. METHODS: From 2012 to 2013, a longitudinal series of web surveys was conducted. A total of 1464 customers of 23andMe and Pathway Genomics completed a survey prior to viewing genomic test results, of which 1002 participants provided data on smoking behaviors 6 months after receiving results. RESULTS: At baseline, 64% of participants were never smokers, 29% were former smokers, and 7% were current smokers. Most baseline current smokers were very interested in genetic risk results for lung cancer (65%) and heart disease (72%). For lung cancer, this interest was significantly greater than former (50% very interested) and never smokers (37% very interested) (p < .0001). Even though participants were interested in smoking-related disease genetic risks, 96% reported the same smoking status at baseline and 6-month follow-up. Importantly, only 1% (n = 13/916) of former and never smokers became current smokers at 6 months and 22% (n = 14/64) of current smokers reported quitting. CONCLUSIONS: Overall, smokers show a high level of interest in genetic risks of smoking-related illnesses. The experience of receiving direct-to-consumer genomic health risks does not appear to have obvious harms related to smoking behaviors, with some potential benefits. IMPLICATIONS: In the setting of ongoing controversy surrounding direct-to-consumer genomic testing, this study provides evidence that consumers are interested in genetic risk results of smoking-related diseases. Receiving genomic testing results does not lead to smoking initiation among never smokers or reinitiation among former smokers and may be associated with a higher quit rate among current smokers at 6-month follow-up than the general population. These findings ease concerns that direct-to-consumer genomic testing could lead to false reassurance and unhealthy behaviors related to smoking.
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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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».