The Role of Online Support, Caregiving, and Gender in Preventative Cancer Genetic Testing Participation: Cross-Sectional Study From a National Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite its potential to predict and detect early cancer risks, genetic testing remains underused by the public. This study, guided by the health belief model (HBM), examined key factors influencing an individual's willingness to undergo genetic testing for cancer, with a particular focus on gender, caregiver status, and participation in online social support groups. Objective: This study aimed to explore the factors that can influence the individual's decision to undergo preventative genetic testing for cancer so that more informed action can be taken to encourage the individuals to engage in preventative health behavior. Methods: This study uses data collected from the 2020 Health Information National Trends Survey (HINTS 5 Cycle 4), which included 2947 respondents representing 199,510,996 US adults aged 18 years and older. Multivariable logistic regression and survey-weighted generalized linear models were applied to examine the relationship between cancer genetic testing and caregiver status, participation in online support groups, gender, and constructs associated with the HBM, while controlling for sociodemographic and health-related characteristics. Results: Our findings show that women are more likely to undergo cancer genetic testing, with gender moderating the influence of perceived susceptibility (β=2.54, P=.03) and severity (β=0.94, P<.050) on testing decisions. In line with the HBM, perceived benefits (β=0.19, P=.03) and cues to action (β=2.86, P<.001) increase the likelihood of testing. Results also show that caregivers of patients with cancer (β=1.25, P=.04) and those actively participating in online health support groups (β=0.47, P=.04) are also more likely to engage in cancer genetic testing. Conclusions: Cancer remains a significant health challenge in the United States, with 1.8 million new cases and 606,520 deaths annually. Early detection is vital for treatment success. This study investigates factors influencing the decision to undergo genetic testing for cancer. The examination of caregiver status and online support groups as influencing factors, along with the HBM, provided a significant theoretical contribution to the health care research domain. Results indicated that caregivers and men should be directly targeted with messaging on genetic cancer screening as a proactive health behavior. Additionally, online support groups can promote early detection and encourage participation in genetic testing. Future research should further explore implementing proactive outreach strategies to encourage wider adoption of genetic testing for cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».