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Enregistrement W2095731756 · doi:10.1371/journal.pone.0034314

A Prompt to the Web: The Media and Health Information Seeking Behaviour

2012· article· en· W2095731756 sur OpenAlexaffabout
Marie-Clare B. Hogue, Evan Doran, David Henry

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamThe InternetFamily medicineMedicineInformation seekingMass mediaQuarter (Canadian coin)Cross-sectional studyPsychologyAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: OBJECTIVE, DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: The objective was to investigate media influence on consumers' health related behaviours. A cross-sectional survey of randomly selected adults (18+ years) residing in the Hunter Region of New South Wales Australia was conducted. The sample was selected using a combination of the white pages and random digit dialling. MAIN OUTCOME MEASURES: The proportions of respondents who recalled seeing or hearing about conditions or treatments in the media over the 12 months prior to interview (August 2009-August 2010) and their subsequent health related behaviour. RESULTS: Although most survey participants reported seeking health information from their doctors, around two-thirds of survey participants (551, 68.8%) recalled hearing, seeing or reading about one or more medical conditions (total = 1097 instances) in the mainstream media over the past 12 months. Almost 40% of respondents (307, 38.4%) stated that they had looked for more information about a condition as a result of hearing about it in the media, and most used the internet (269, 87.4%). More than a quarter of respondents (215, 26.9%) indicated that they had asked their doctor about a condition they had heard about in the media. Around half of those who asked their doctor (109, 50.6%) reported that their inquiry resulted in them receiving treatment, of whom almost half (53, 48.3%) reported being prescribed a medicine. CONCLUSION: The survey results show that consumers become aware of medicines through traditional media and then to learn more often turn to the internet where quality of information may be poor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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