Gauging Interest of the General Public in Laser-Assisted In Situ Keratomileusis Eye Surgery
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess interest among members of the general public in laser-assisted in situ keratomileusis (LASIK) surgery and how levels of interest in this procedure have changed over time in the United States and other countries. METHODS: Using the Google Trends Web site, we determined the weekly frequency of queries involving the term "LASIK" from January 1, 2007, through January 1, 2011, in the United States, United Kingdom, Canada, and India. We fit separate regression models for each of the countries to assess whether residents of these countries differed in their querying rates on specific dates and over time. Similar analyses were performed to compare 4 US states. Additional regression models compared general public interest in LASIK surgery before and after the release of a 2008 Food and Drug Administration report describing complaints associated with this procedure. RESULTS: During 2007 to 2011, the Google query rate for "LASIK" was highest among persons residing in India, followed by the United Kingdom, Canada, and the United States. During this time period, the query rate declined by 40% in the United States, 24% in India, and 22% in the United Kingdom, and it increased by 8% in Canada. In all 4 of the US states examined, the query rate declined-by 52% in Florida, 56% in New York, 54% in Texas, and 42% in California. Interest in LASIK declined further among US citizens after the Food and Drug Administration report release. CONCLUSIONS: Interest among the general public in LASIK surgery has been waning in recent years.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle