A randomized trial of genetic information for personalized nutrition on behaviour outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Personal genetic information has become increasingly accessible to the public as a result of direct‐to‐consumer genetic tests, however, concerns have been raised over their value and potential risks. We compared the effects of providing genotype‐based dietary advice with general recommendations on behaviour outcomes using a randomized controlled study. Subjects aged 20–35 years (n=138) were randomized to an intervention (I) or control (C) group and were given a report of either genotype‐based or general dietary advice, respectively. A survey was completed to assess understanding and opinions of the reports. Responses were given on a 5‐point scale ranging from “strongly agree” to “strongly disagree”. Subjects reporting “strongly agree” or “somewhat agree” were grouped and the chi‐square test was used to compare frequency of “agree” to all other responses. Subjects in the intervention group were more likely to agree that they understood the report (93% (I) vs. 78% (C); p=0.009), that the advice would be useful when considering diet (88% (I) vs. 72% (C); p=0.02) and that they would like to know more about the dietary advice (95% (I) vs. 76% (C); p=0.001). Only 9% of subjects in the intervention group reported feeling uneasy about learning their genetic information. These findings suggest that individuals find dietary recommendations based on genetics more understandable and more useful than general dietary advice. Grant Funding Source : Advanced Foods and Materials Network
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».