Teenagers and Precision Psychiatry: A Window of Opportunity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Precision medicine raises hope for translating genetic-based knowledge about psychiatric risks into mental health benefits by motivating health-related, risk-reducing behaviors. Teenagers (ages 14-17) are an important age-group to engage in preventive efforts but, their views about psychiatric genetics are understudied. METHOD: An online survey with a nationally representative sample of teenagers (n = 417) was conducted. Participants were randomly assigned to receive 1 of 2 handouts, 1 emphasizing the genetic underpinnings of psychiatric conditions; the other agency-oriented and focusing on gene-environment interactions. Survey questions queried their views about behavioral changes in response to psychiatric genetic risk information and expressed willingness to undertake them. Participants' decision-making characteristics (i.e., self-efficacy, empowerment, intolerance of uncertainty, and sensation-seeking) were assessed at baseline. RESULTS: Teenagers strongly valued the information provided and its potential usefulness for their mental health. Information about psychiatric genetics alone impacted views about the causes of mental illness. Contrary to our hypothesis, the type of handout did not impact participants' expressed willingness to make behavioral changes to reduce their risk of developing a psychiatric condition, but their sense of empowerment played a key role in their responses. CONCLUSION: Educating teenagers about gene-environment interactions may help facilitate the translational efforts of precision psychiatry. Research with teenagers across racial/ethnic groups, especially those with family histories, is needed to better understand the factors that impact teenagers' empowerment in psychiatric genomic settings and to identify measures, including the best enablers of empowerment (e.g., educators, parents), which would allow them to reap the benefits of precision psychiatry.
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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 | 0,001 | 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 ».