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Enregistrement W4322720189 · doi:10.1002/ajmg.b.32933

The impact of receiving polygenic risk scores for alcohol use disorder on psychological distress, risk perception, and intentions to reduce drinking

2023· article· en· W4322720189 sur OpenAlexaff
Morgan N. Driver, Sally I‐Chun Kuo, Jacqueline S. Dron, Jehannine Austin, Danielle M. Dick

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBroad Institute
Mots-clésRisk perceptionPolygenic risk scoreAlcohol use disorderClinical psychologyDistressPsychiatryPsychologyAffect (linguistics)Risk assessmentMedicinePerceptionAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the return of polygenic risk scores to become an acceptable clinical practice in psychiatry, receipt of polygenic risk scores must be associated with minimal harm and changes in behavior that decrease one's risk for developing a psychiatric outcome. Data from a randomized controlled trial was used to assess the impact of different levels of hypothetical polygenic risk scores for alcohol use disorder on psychological distress, risk perception, and intentions to change drinking behaviors. The analytic sample consisted of 325 participants recruited from an urban, public university. Results demonstrated that there were significant increases in psychological distress as the level of genetic risk for alcohol use disorder increased. In addition, the perceived chance of developing alcohol use disorder significantly increased as the level of genetic risk increased. Promisingly, a greater proportion of participants indicated that they would intend to engage in follow-up behaviors, such as seeking additional information, talking to a healthcare provider about risk, and reducing drinking behaviors, as the level of genetic risk increased. Returning polygenic risk scores for alcohol use disorder in a clinical setting has the potential to promote risk-reducing behavior change, especially with increasing levels of genetic risk. The study was registered on ClinicalTrials.gov (Identifier: NCT05143073).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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