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感知威胁和确证:改进基于互联网的健康信息和咨询的信任预测模型的关键因素
在每种情况下,有两个项目测量(1)参与者查看除网站外的其他信息来源的程度(“我查看了其他网站”和“我查看了其他来源”;检查,r= .52, P < .001)和(2)该建议与这些其他来源的一致性(“我发现该建议与其他网站一致”和“我发现该建议与其他来源一致”;确证,r= .74, p < .001)。
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可信度相关设计线索对基于web的关于酒精导致乳腺癌风险的信息的反应的影响:随机对照试验
基线酒精测定采用的程序哈里斯Napper[15]改编自Dawson和Room[22]。参与者被问及他们在过去7天里喝了多少酒,他们通常一周喝了多少酒,以及他们在过去24小时里喝了多少酒。
2个主要的1个月预后密切相关(r= 0.93)。在两个回归模型中,在基线时自发自我肯定的倾向是戒烟的显著预测因子(表3),与假设一致。
伊丽莎白·L·希曼,桑德琳·D·罗宾逊,大卫起重机,詹妮弗·M·泰伯,丽贝卡·A·费雷尔,彼得·R·哈里斯,威廉·M·P·克莱因
J medical Internet Res 2021;23(3):e18433