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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 OpenAlexafffundvenue
Li Du, Christen Rachul, Zhaochen Guo, Timothy Caulfield

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,070
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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