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Enregistrement W3164713411 · doi:10.1186/s12889-021-11065-4

Who or what is to blame? Examining sociodemographic relationships to beliefs about causes, control, and responsibility for cancer and chronic disease prevention in Alberta, Canada

2021· article· en· W3164713411 sur OpenAlexafffundabout
Kimberley D. Curtin, Mathew Thomson, Candace I. J. Nykiforuk

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineBiostatisticsBlameAffect (linguistics)Public healthDiseaseEnvironmental healthMultinomial logistic regressionCancer preventionTobacco controlObesityBinge drinkingGerontologyCancerSuicide preventionPoison controlPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Beliefs about causes and responsibility for chronic diseases can affect personal behaviour and support for healthy policies. In this research we examined relationships between socio-demographics (sex, age, education, employment, political alignment, perceived health, household income, household size) and perceptions of causes and responsibility for health behaviour, chronic disease correlates, and attitudes about cancer prevention and causes. METHODS: Using data from the 2016 Chronic Disease Prevention survey in which participants (N = 1200) from Alberta, Canada responded to items regarding how much they believed personal health behaviours, prevention beliefs, and environmental factors (i.e., healthy eating, physical activity, alcohol, smoking, and where a person lives or works) are linked to getting cancer. Participants also responded to questions about causes and responsibility for obesity, alcohol, and tobacco (i.e., individual or societal). Relationships were examined using multinomial logistic regression on socio-demographics and survey items of interest. RESULTS: Men (compared to women) were less likely to link regular exercise, or drinking excessive alcohol, to reducing or increasing cancer risk. Similarly, men were less likely to link environmental factors to cancer risk, and more likely to agree that cancer was not preventable, and that treatment is more important than prevention. Finally, men were more likely to believe that alcohol problems are an individual's fault. Left and central voters were more likely to believe that society was responsible for addressing alcohol, tobacco, and obesity problems compared to right voters. Those with less than post-secondary education were less likely to believe that regular exercise, maintaining a healthy body weight, or eating sufficient fruits and vegetables were linked to cancer - or that society should address obesity - compared to those with more education. Households making above the median income (versus below) were more likely to link a balanced diet with cancer and were less likely to think that tobacco problems were caused by external circumstances. CONCLUSIONS: These results provide insight into the importance of health literacy, message framing, and how socio-demographic factors may impact healthy policy. Men, those with less education, and those with less income are important target groups when promoting health literacy and chronic disease prevention initiatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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