Google and Women’s Health-Related Issues: What Does the Search Engine Data Reveal?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Identifying the gaps in public knowledge of women's health related issues has always been difficult. With the increasing number of Internet users in the United States, we sought to use the Internet as a tool to help us identify such gaps and to estimate women's most prevalent health concerns by examining commonly searched health-related keywords in Google search engine. METHODS: We collected a large pool of possible search keywords from two independent practicing obstetrician/gynecologists and classified them into five main categories (obstetrics, gynecology, infertility, urogynecology/menopause and oncology), and measured the monthly average search volume within the United States for each keyword with all its possible combinations using Google AdWords tool. RESULTS: We found that pregnancy related keywords were less frequently searched in general compared to other categories with an average of 145,400 hits per month for the top twenty keywords. Among the most common pregnancy-related keywords was "pregnancy and sex' while pregnancy-related diseases were uncommonly searched. HPV alone was searched 305,400 times per month. Of the cancers affecting women, breast cancer was the most commonly searched with an average of 247,190 times per month, followed by cervical cancer then ovarian cancer. CONCLUSION: The commonly searched keywords are often issues that are not discussed in our daily practice as well as in public health messages. The search volume is relatively related to disease prevalence with the exception of ovarian cancer which could signify a public fear.
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 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 | 0,007 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».