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Enregistrement W2919453673 · doi:10.1136/bmjebm-2018-111070.62

62 A randomised on-line survey to explore how disease labels, psychological traits and illness risk perceptions affect behavioural intentions

2018· article· en· W2919453673 sur OpenAlexaboutno aff
Rae Thomas, Mark T. Spence, Rajat Roy, Elaine Beller

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Risk perceptionPsychological interventionHealth careDiseasePsychologyClinical psychologyMedicinePerceptionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Negative consequences of medical labelling have been reported in research literature1 and differences in an individual’s intention to undertake further testing have been shown in studies that randomly assigned participants to labelled and unlabeled hypothetical medical scenarios.2 When given information about overdiagnosis of polycystic ovary syndrome after medical scenarios, all groups (irrespective of whether the medical label was used) reduced their intention to have follow-up tests3. What is unknown, is how an individual’s psychological traits such the predisposition to seek medical care, emotional stability, extraversion, and locus of control and their perceptions of risk and stigma toward the health condition might impact a person’s decision to undertake further tests when exposed to either a labelled or unlabeled medical scenario. Method A randomised controlled online survey was distributed to 256 participants aged 45–70 years in three countries (Australia, Ireland and Canada). Participants completed trait-based measures including health locus of control, regulatory focus (promotion/prevention), self-perceptions of medical usage, and health risk orientation. Participants were then randomised to receive two scenarios (stratified for age, gender and country). Scenarios described the outcome of a recent health test using either medical terms (‘labelled’) or condition descriptions (‘descriptive’). There were ‘labelled’ and ‘descriptive’ scenarios for four health conditions known for controversies over threshold changes (pre-diabetes, mild hypertension, mild hyperlipidaemia, and chronic kidney disease stage 3a). Each scenario informed participants they were close to the threshold and gave participants information about overdiagnosis. Post-scenario, participants rated their perception of illness risk and stigma. Between group differences for intentions to pursue a follow-up test was the primary outcome. We also assess what traits may have impacted their decision. Results Preliminary analyses suggest that after adjusting for two scenarios per person, there was no significant difference between the ‘labelled’ (n=129) and ‘descriptive’ (n=127) groups in their intention to have follow-up tests (95% CI −0.77 to 0.33 points). In a multivariable regression model, there was a significant increase in intentions to pursue further tests when participants were: high users of medical interventions (p Conclusions Previous research has consistently found a labelling effect, but the cause of the effect is unclear. Our findings both contrast and expand upon previous research. We analyzed four different health conditions with controversies around the threshold. All scenarios were ‘close to the cut-off’. It is unclear why our ‘labelled’ and ‘description’ scenarios did not produce significant differences in intentions to undertake further tests, as has been found in previous studies. It may be that by first eliciting psychological trait measures related to health we cued participants to think about their health, which counteracted labelling effects. Future studies might reverse the data collection order (respond to illness scenarios prior to answering trait-based measures) to explore whether the labelling effect reappears. If this were the case, it would suggest that how we communicate to people about their health is more challenging than whether we label the health condition or not.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,005

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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