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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 OpenAlex
Rae Thomas, Mark T. Spence, Rajat Roy, Elaine Beller

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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

<h3>Objectives</h3> Negative consequences of medical labelling have been reported in research literature<sup>1</sup> 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.<sup>2</sup> 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 tests<sup>3</sup>. 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. <h3>Method</h3> 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. <h3>Results</h3> 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 <h3>Conclusions</h3> 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.

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)0,000
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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,101
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