Development and psychometric evaluation of a new genetic attitudes questionnaire in two national samples of United States residents
Notice bibliographique
Résumé
With the proliferation of direct-to-consumer genetic testing and the advent of personalized medicine, protecting genomic data and defining acceptable use cases is a pressing policy issue. Existing measures of public attitudes toward genomic data and how they should be handled rely primarily on single-item measures or ad hoc scales with unknown psychometric properties. In this paper, we rely on two surveys to develop a psychometrically sound genetic utility, inaccuracy, and privacy (GUIP) questionnaire, compare this measure to a single-item measure, examine how this measure varies across demographic and attitudinal factors, and explore its predictive power for genetic data sharing. The first survey was exploratory and included both open- and closed-ended questions to gauge genetic attitudes. We oversampled respondents with minoritized racial and ethnic identities (Black, Latinx, and Indigenous) to compare how identity relates to attitudes about genetics. The second survey facilitated a factor analysis on items developed from the open-ended responses, examined measurement invariance in the factor structure across racial and ethnic identities, and explored how the GUIP varies across demographic and attitudinal factors. Finally, we examined the GUIP as a predictor of genetic data sharing with physicians, medical researchers, pharmaceutical companies, and law enforcement and willingness to participate in genetic research.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».