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Enregistrement W2990927974 · doi:10.1159/000503977

Information Provided to Consumers about Direct-to-Consumer Nutrigenetic Testing

2019· article· en· W2990927974 sur OpenAlexaboutno aff
Suchetana De, Anna‐Maija Pietilä, Terhi Iso‐Touru, Anu Hopia, Raija Tahvonen, Kirsi Vähäkangas

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityQuality (philosophy)PsychologyMedicineMarketingBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nutrigenetic tests are often considered to be less serious compared to other health-related genetic tests, although they share similar ethical concerns. Nutrigenetic tests are mainly available through direct-to-consumer genetic testing (DTC GT) and increasing in popularity. OBJECTIVE: To analyze the contents of nutrigenetic DTC GT websites with respect to the adequacy of the information provided to support a well-informed decision of purchasing the tests. METHODS: The websites of DTC GT companies selling nutrigenetic tests that could be ordered online without involving any healthcare professional, available in English, marketing tests in Europe, the USA, Australia, or Canada, and accessible from Finland were included in the study (n = 38). Quantitative and qualitative content analyses of the websites were carried out with the help of a codebook. RESULTS: Of the 38 websites, 8 included a clearly identifiable and easy-to-find information section about genetics. The quality and contents of these sections were often insufficient and/or misleading. Fourteen websites had specific sections discussing the risks related to GT, and on 13 signed informed consent was requested for GT. Furthermore, only 2 of the companies offered any kind of pretest consultation and 13 offered mostly separately charged posttest consultation. The complex structure of the websites made it difficult to find all key information, with many important aspects buried in legal documents, which were challenging to comprehend even for a professional. CONCLUSION: The structure of the websites and the amount and quality of the content therein do not support a well-informed decision.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,926

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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