Designing information materials to reduce blame and build trust in health screening: the roles of stereotype content and perceived control
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study explores strategies to reduce blame for false results and build trust in population-based cervical screening. False results cause patient frustration, blame, and distrust. To address these issues, we developed a decision aid comprising three components: (1) a journey map that visually explains the screening process, (2) a video featuring a medical scientist discussing uncertainty inherent in screening and her role in testing samples, and (3) a diagram illustrating the testing pathway. METHODS AND MEASURES: Eight hundred women in Ireland were randomly assigned to one of four groups in an additive design: (1) control group viewing standard informational materials; (2) control + journey map; (3) control + journey map + video; (4) control + journey map + video + diagram. Exposure to each component was coded as yes/no, and their effects on blame and trust were assessed. RESULTS: The video reduced blame towards laboratories by improving perceptions of medical scientists' warmth and competence and by increasing perceived uncontrollability of false results. Conversely, the journey map and diagram unexpectedly increased blame and anger, suggesting that transparency alone may not suffice to build trust. CONCLUSIONS: The study underscores the importance of considering social cognitive factors in public health communication strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 ».