Experienced Probabilities Increase Understanding of Diagnostic Test Results in Younger and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With advancing age, the frequency of medical screening increases. Interpreting the results of medical tests involves estimation of posterior probabilities such as positive predictive values (PPVs) and negative predictive values (NPVs). Both laypeople and experts are typically poor at estimating posterior probabilities when the relevant statistics are communicated descriptively. The current study examined whether an experience format would improve posterior probability judgments in younger and older adults, relative to a description format. METHOD: Eighty younger (ages 17-34 y) and 80 older adults (ages 65-87 y) completed an experimental task in which information about medical screening tests for 2 fictitious diseases was presented either through description or experience. Participants in the descriptive format read a passage containing statistical information, whereas participants in the experience format viewed a slideshow of representative cases that illustrated the relative frequency of the disease as well as the relative frequency of positive and negative test results. RESULTS: Both younger and older adults made more accurate posterior probability estimates in the experience format, relative to the description format. In the descriptive format, PPVs were overestimated and NPVs were underestimated. Regardless of format type, participants reported that they would prefer to rely on a physician to make medical decisions on their behalf compared with themselves. DISCUSSION: These findings are indicative of a description-experience gap in Bayesian inference, and they suggest possible avenues for enhancing medical risk communication for both younger and older patients.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».