Global randomized controlled trial of knowledge translation of children’s environmental health
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Toxic chemicals can harm children’s brain development, but the public’s understanding of these harmful impacts is largely unknown. People’s knowledge of toxic chemicals and their awareness of how to reduce children’s exposure was examined. This study also assessed whether a video was efficacious in increasing knowledge about toxic chemicals and brain development and encouraging behavioral change to reduce exposure to toxic chemicals. Methods 15,594 participants of child-bearing age (18–45 years old) from five countries (Canada, United States, United Kingdom, India, and Australia) were surveyed via CloudResearch’s Prime Panels®. After completing a baseline survey, Prevention of Toxic Chemicals in the Environment for Children Tool (PRoTECT), participants were randomly assigned to watch a knowledge translation video (experimental group) or serve as a control group. Next, participants were asked about barriers and intentions to reduce exposure to toxic chemicals. After 6 weeks, a subset (n = 4,842) of participants were surveyed with PRoTECT and asked whether they modified behaviors to reduce exposure to toxic chemicals or plan to speak to their healthcare provider (HCP) about toxic chemicals. Results Participants expressed strong preferences for lowering exposures and preventing disabilities. Participants who knew more about the impact of toxic chemicals on children’s health were more likely to prefer investing in prevention and reducing their exposures. Participants who viewed the video showed significantly greater changes in PRoTECT scores. At the 6-week follow-up, no differences in behavioral changes were observed by group assignment, but two-thirds of all participants reported making changes to reduce their exposures and half intended to speak with their HCP. Conclusion There were significant differences in knowledge and preferences by group assignment, but systemic barriers, such as cost of non-toxic products and difficulty determining how and where to buy them, hindered people from making changes to reduce their exposures to toxic chemicals.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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 ».