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Enregistrement W2296581377 · doi:10.2196/publichealth.5264

Gordie Howe’s “Miraculous Treatment”: Case Study of Twitter Users’ Reactions to a Sport Celebrity’s Stem Cell Treatment

2016· article· en· W2296581377 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensCarleton UniversityInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaUniversity of AlbertaStem Cell NetworkGenome Canada
Mots-clésAdvertisingStem cellMedicinePsychologyBiologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Former Detroit Red Wing Gordie Howe received stem cell (SC) treatment in Mexico in December 2014 for a stroke he suffered in October 2014. The news about his positive response to the SC treatment prompted discussion on social networks like Twitter. OBJECTIVE: This study aims to provide information about discussions that took place on Twitter regarding Howe's SC treatment and SC treatment in general. In particular, this study examines whether tweets portrayed a positive or negative attitude towards Howe's SC treatment, whether or not tweets mention that the treatment is unproven, and whether the tweets mention risks associated with the SC treatment. METHODS: This is an infodemiology study, harnessing big data published on the Internet for public health research and analysis of public engagement. A corpus of 2783 tweets about Howe's SC treatment was compiled using a program that collected English-language tweets from December 19, 2014 at 00:00 to February 7, 2015 at 00:00. A content analysis of the corpus was conducted using a coding framework developed through a two-stage process. RESULTS: 78.87% (2195/2783) of tweets mentioned improvements to Howe's health. Only one tweet explicitly mentioned that Howe's SC treatment was unproven, and 3 tweets warned that direct-to-consumer SC treatments lacked scientific evidence. In addition, 10.31% (287/2783) of tweets mentioned challenges with SC treatment that have been raised by scientists and researchers, and 3.70% (103/2783) of tweets either defined Howe as a "stem cell tourist" or claimed that his treatment was part of "stem cell tourism". In general, 71.79% (1998/2783) of tweets portrayed a positive attitude towards Howe's SC treatment. CONCLUSIONS: Our study found the responses to Howe's treatment on Twitter to be overwhelmingly positive. There was far less attention paid to the lack of scientific evidence regarding the efficacy of the treatment. Unbalanced and uncritical discussion on Twitter regarding SC treatments is another example of inaccurate representations of SC treatments that may create unrealistic expectations that will facilitate the market for unproven stem cell therapies.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,281 · 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