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Enregistrement W2323688796 · doi:10.1097/ico.0b013e318283c85a

Gauging Interest of the General Public in Laser-Assisted In Situ Keratomileusis Eye Surgery

2013· article· en· W2323688796 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua D. Stein, David Childers, Bin Nan, Shahzad I. Mian

Notice bibliographique

RevueCornea · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésLASIKKeratomileusisFood and drug administrationMedicineDemographyOptometryOphthalmologyEnvironmental healthVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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