Factores que influyen en la autoidentificación de enfermedades transmitidas por alimentos a partir de datos generados...

Área de la Ciencia:

• Vigilancia de la salud pública
• Ciencias del comportamiento
• Análisis de datos

Sus antecedentes:

• Los brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos suponen importantes riesgos para la salud pública.
• La identificación rápida de los brotes es crucial para la aplicación de las medidas de control.
• Los flujos de datos emergentes, incluido el contenido generado por los usuarios y la IA, ofrecen potencial para la detección temprana de brotes.

Objetivo del estudio:

• Investigar los factores que influyen en la autoinformación de enfermedades durante los eventos transmitidos por alimentos publicitados.
• Comprender las respuestas individuales a la información variada sobre el brote.
• Evaluar la fiabilidad de los datos generados por los usuarios para la vigilancia de las enfermedades transmitidas por los alimentos.

Principales métodos:

• Se realizó una encuesta experimental de selección discreta basada en viñetas.
• A los participantes se les presentaron escenarios hipotéticos de brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos.
• Los escenarios variaron en el número de personas reportadas enfermas, la inclusión de síntomas, el estado de la investigación de la FDA y un llamado a la acción.

Principales resultados:

• Es más probable que las personas se identifiquen a sí mismas como enfermas cuando se les presentan eventos publicitados de enfermedades transmitidas por los alimentos.
• Las probabilidades de autoinforme aumentaron significativamente cuando el número de individuos afectados fue mayor (8.500) o cuando los síntomas fueron mencionados explícitamente.
• Todos los atributos probados (número de enfermos, síntomas, investigación de la FDA, llamada a la acción) influyeron positivamente en la autoinformación.

Conclusiones:

• Los eventos de enfermedades transmitidas por los alimentos publicitados pueden desencadenar autoinformes, incluso sin brotes confirmados.
• Factores como la escala de la enfermedad y los detalles de los síntomas influyen fuertemente en el comportamiento de autoinforme.
• Esto pone de relieve una posible limitación en el uso de nuevos flujos de datos para la detección de brotes sin la confirmación de las autoridades de salud pública.