Demographic and psychometric predictors associated with engagement in risk-associated alternative healthcare behaviours
Notice bibliographique
Résumé
This paper builds on prior work exploring the use of risk-associated alternative healthcare (RAAH) in Canada. RAAH uptake was surveyed to explore the characteristics of adult RAAH users and the value of established psychometric instruments previously used in alternative healthcare studies in predicting RAAH behaviours: the Control Beliefs Inventory (CBI), the Reward Responsiveness Behavioural Activation System (RBAS) scale, the Positive Attitudes to Science (PAS) scale, the Satisfaction with Orthodox Medicine (SOM) scale, and the brief version of the Susceptibility to Persuasion-II (StP-II-B) scale. Findings suggest RAAH is influenced by gender, age, income, education, employment, chronic illness status, and ethnicity. Engagement in some form of RAAH was common (around 40%) and the most common types of RAAH use reported were physical manipulation and herbal/nutritional supplement use. Other higher-risk AH activities (such as use of toxins and physically invasive procedures) were also reported by about 5% of respondents. The StP-II-B and PAS instruments were predictive of the likelihood of engagement in RAAH behaviours, as illustrated by higher risk tolerance, desire for novelty, positive attitude to advertising and social influence, and positive beliefs about science. The CBI, RBAS, and SOM instruments were not predictive overall. However, the CBI and SOM instruments were predictive of engagement with physical manipulative RAAH activities, while the RBAS was predictive of herbal/nutritional RAAH engagement. These findings can help inform health professionals' understanding of public health-seeking behaviours with respect to risk.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».