The Fountain of Stem Cell-Based Youth? Online Portrayals of Anti-Aging Stem Cell Technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The hype surrounding stem cell science has created a market opportunity for the cosmetic industry. Cosmetic and anti-aging products and treatments that make claims regarding stem cell technology are increasingly popular, despite a lack of evidence for safety and efficacy of such products. OBJECTIVES: This study explores how stem cell-based products and services are portrayed to the public through online sources, in order to gain insight into the key messages available to consumers. METHODS: A content analysis of 100 web pages was conducted to examine the portrayals of stem cell-based cosmetic and anti-aging products and treatments. A qualitative discourse analysis of one web page further examined how language contributes to the portrayals of these products and treatments to public audiences. RESULTS: The majority of web pages portrayed stem cell-based products as ready for public use. Very few web pages substantiated claims with scientific evidence, and even fewer mentioned any risks or limitations associated with stem cell science. The discourse analysis revealed that the framing and use of metaphor obscures the certainty of the efficacy of and length of time for stem cell-based anti-aging technology to be publicly available. CONCLUSIONS: This study highlights the need to educate patients and the public on the current limits of stem cell applications in this context. In addition, generating scientific evidence for stem cell-based anti-aging and aesthetic applications is needed for optimizing benefits and minimizing adverse effects for the public. Having more evidence on efficacy and risks will help to protect patients who are eagerly seeking out these treatments.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».