Journalism as Health Education: Media Coverage of a Nonbranded Pharma Web Site
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As healthcare consumers increasingly use the Internet as a source for health information, direct-to-consumer (DTC) prescription drug advertising online merits additional attention. The purpose of this research was to investigate media coverage of the joint marketing program linking the movie Happy Feet and the nonbranded disease education Web site FluFacts-a resource from Tamiflu flu treatment manufacturer Roche Laboratories Inc. MATERIALS AND METHODS: Twenty-nine articles (n = 29) were found covering the Happy Feet-FluFacts marketing campaign. A coding guide was developed to assess elements of the articles, including those common in the sample and information that ideally would be included in these articles. Two coders independently coded the articles, achieving intercoder agreement of κ = 0.98 before resolving disagreements to arrive at a final dataset. RESULTS: The majority of articles reported that Roche operated FluFacts (51.7%) and mentioned the product Tamiflu (58.6%). Almost half (48.3%) reported FluFacts was an educational resource; yet, no articles mentioned other antiviral medications or nonmedical options for preventing the flu. Almost a quarter of the articles (24.1%) provided a call to action-telling readers to visit FluFacts or providing a link for them to do so. CONCLUSIONS: Findings suggest that journalists' coverage of this novel campaign-likely one of the goals of the campaign-helped spread the message of the Happy Feet-FluFacts relationship, often omitting other useful health information. Additional research is needed to better understand online DTC campaigns and how consumers react to these campaigns and resulting media coverage and to inform the policymakers' decisions regarding DTC advertising online.
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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 | 0,010 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».