MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754665182 · doi:10.1186/s12885-017-3596-7

Can you un-ring the bell? A qualitative study of how affect influences cancer screening decisions

2017· article· en· W2754665182 sur OpenAlexafffundabout
S. Michelle Driedger, Gary Annable, Melissa Brouwers, Donna Turner, Ryan Maier

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancerCare ManitobaMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteUniversity of TorontoMcMaster University
Mots-clésCancer screeningMedicineAffect (linguistics)CancerFocus groupBreast cancerProstate cancer screeningProstate cancerCancer preventionFamily medicineGynecologyPsychologyProstate-specific antigenInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The belief that early detection is the best protection against cancer underlies cancer screening. Emerging research now suggests harms associated with early detection may sometimes outweigh the benefits. Governments, cancer agencies, and organizations that publish screening guidelines have found it is difficult to "un-ring the bell" on the message that "early detection is your best protection" because of its widespread communication and enduring resonance. This study explores affective factors-and their interplay with relevant analytical factors-in public/laypersons' decision making about cancer screening. METHODS: A total of 93 people (47 men, 46 women) attended focus groups about, respectively, prostate cancer screening and breast cancer screening in two Canadian cities. RESULTS: Affective factors were a major influence on many focus group participants' decision making about cancer screening, including fear of cancer and a generalized enthusiasm for prevention/screening, and they were often inspired by anecdotes about the cancer experiences of family and friends. Affect also existed alongside more analytical factors including assessments of reduced risk in the management of any cancer diagnosis if caught early, and, for men, the belief that an unreliable test is "better than nothing," and that men deserve prostate cancer screening because women have breast and cervical cancer screening. Affective factors were particularly noticeable in the sub-groups most supportive of screening and the "early detection" message: older women who felt that mammogram screening should begin at age 40 rather than 50, and older men who felt that prostate cancer screening should be expanded beyond its current unorganized, opportunistic usage. In contrast, younger participants displayed less affective attachments to "early detection" messages and had greater concerns about harms of screening and were more receptive to nuanced messages informed by evidence. CONCLUSION: Policymakers attempting to communicate more nuanced versions of the "early detection" message need to understand the role of affect alongside other judgments brought into laypersons' decision making processes and anticipate how affective responses to their messages will be shaped, transformed, and potentially subverted by external forces beyond their control. Particularly overt external factors are campaigns by cancer advocacy organizations actively promoting breast and prostate cancer awareness and screening to younger women and men using affectively-charged messages.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,288
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC CancerMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207