Integrating Theory with Education about Genetic Risk for Alcohol Use Disorder: The Effects of a Brief Online Educational Tool on Elements of the Health Belief Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The utility of genetic risk information relies on the assumption that individuals will use the information to change behavior to reduce risk of developing health problems. Educational interventions designed to target elements of the Health Belief Model have shown to be effective in promoting behaviors for positive outcomes. Methods: A randomized controlled trial (RCT) was conducted in 325 college students to assess whether a brief, online educational intervention altered elements of the Health Belief Model that are known to be associated with motivations and intentions to change behavior. The RCT included a control condition, an intervention condition that received information about alcohol use disorder (AUD), and an intervention condition that received information about polygenic risk scores and AUD. We used t tests and ANOVA methods to compare differences in beliefs related to the Health Belief Model across study conditions and demographic characteristics. Results: Providing educational information did not impact worry about developing AUD, perceived susceptibility and severity of developing alcohol problems, or perceived benefits and barriers of risk-reducing actions. Individuals in the condition that received educational information about polygenic risk scores and AUD reported higher perceived chance of developing AUD than individuals in the control condition (adj. p < 0.01). Sex, race/ethnicity, family history, and drinking status were associated with several components of the Health Belief Model. Conclusion: Findings from this study demonstrate the need to better design and refine the educational information intended to accompany the return of genetic feedback for AUD to better promote risk-reducing behaviors.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».