The Development and Reliability Testing of a Tool to Assess Women’s Perceptions and Avoidance of Endocrine Disruptors in Personal and Household Products
Notice bibliographique
Résumé
Personal care and household products (PCHPs) often contain endocrine-disrupting chemicals (EDCs) that pose health risks, especially for women. Women, frequent users of PCHPs, are exposed to approximately 168 chemicals daily. However, there are gaps in understanding women’s knowledge, risk perceptions, and beliefs regarding these chemicals, as well as how these constructs influence their avoidance behavior. Existing questionnaires on EDCs in PCHPs lack reliability and comprehensiveness. Guided by the Health Belief Model, this study developed a self-administered questionnaire targeting four key constructs: knowledge, health risk perceptions, beliefs, and avoidance behaviors related to six EDCs commonly found in PCHPs (lead, parabens, Bisphenol A, phthalates, triclosan, and perchloroethylene). The questionnaire was distributed to 200 women at in-person events and online. The internal consistency of the constructs was tested using Cronbach’s alpha. The questionnaire included six items assessing knowledge, seven items on risk perceptions, five items on beliefs, and six items on avoidance behavior for each endocrine-disrupting chemical. Cronbach’s alpha values indicated strong reliability across all constructs. This newly developed questionnaire offers a reliable tool for assessing women’s knowledge, risk perceptions, beliefs, and behaviors toward EDCs in PCHPs. These findings could inform public health research and intervention strategies aimed at reducing women’s exposure to EDCs.
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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 | 0,037 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».