Nutrigenetic Testing for Personalized Nutrition: An Evaluation of Public Perceptions, Attitudes, and Concerns in a Population of French Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: This study aimed to evaluate attitudes, perceptions, and concerns about nutrigenetic testing for personalized nutrition in the general population of the province of Quebec in Canada. METHODS: A total of 1,425 individuals from the province of Quebec completed a 37-question online survey on nutrigenetics and were included in analyses. The χ2 test was used to test for associations between categorical variables. RESULTS: The majority of the participants (93.3%) considered dietitians the best professionals to give personalized dietary advice based on nutrigenetic testing. The main reported advantage for nutrigenetic testing was "health" (23.5%), followed by "disease prevention" (22.2%). Among the disadvantages, "no disadvantage" (24.4%), followed by "diet restriction" (12.9%) were mostly reported. The 2 major concerns raised were accessibility to genetic testing by telemarketing companies and spammers (51.8%), and solicitation by companies using personal genetic data to sell products (48.6%). CONCLUSIONS: French Canadians generally have a positive attitude towards nutrigenetics and consider its use to have many benefits. They expressed concern about possible confidentiality issues associated with the management or property of genetic test results. Education about such issues is needed. Overall, our findings suggest that the population is interested in more extensive use of nutrigenetics in health management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».