The Impact of 4 Risk Communication Interventions on Cancer Screening Preferences and Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The US Preventive Services Task Force has changed their screening recommendations, encouraging informed patient choice and shared decision making as a result of emerging evidence. We aimed to compare the impact of a didactic intervention, a descriptive harms intervention, a narrative intervention, and a new risk communication strategy titled Aiding Risk Information learning through Simulated Experience (ARISE) on preferences for a hypothetical beneficial cancer screening test (one that reduces the chance of cancer death or extends life) versus a hypothetical screening test with no proven physical benefits. METHOD: A total of 3386 men and women aged 40 to 70 completed an online survey about prostate or breast cancer screening. Participants were randomly assigned to either an unbeneficial test condition (0 lives saved due to screening) or a beneficial test condition (1 life saved due to screening). Participants then reviewed 4 informational interventions about either breast (women) or prostate (men) cancer screening. First, participants were provided didactic information alongside an explicit recommendation. This was followed by a descriptive harms intervention in which the possible harms of overdetection were explained. Participants then viewed 2 additional interventions: a narrative and ARISE (an intervention in which participants learned about probabilities by viewing simulated outcomes). The order of these last 2 interventions was randomized. Preference for being screened with the test and knowledge about the test were measured. RESULTS: With each successive intervention, preferences for screening tests decreased an equivalent amount for both a beneficial and unbeneficial test. Knowledge about the screening tests was largely unimpacted by the interventions. CONCLUSIONS: Presenting detailed risk and benefit information, narratives, and ARISE reduced preferences for screening regardless of the net public benefit of screening.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».