Celebrities’ impact on health-related knowledge, attitudes, behaviors, and status outcomes: protocol for a systematic review, meta-analysis, and meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Celebrities are highly influential people whose actions and decisions are watched and often emulated by wide audiences. Many celebrities have used their prominent social standing to offer medical advice or endorse health products, a trend that is expected to increase. However, the extent of the impact that celebrities have in shaping the public's health-related knowledge, attitudes, behaviors, and status is unclear. This systematic review seeks to answer the following questions: (1) Which health-related outcomes are influenced by celebrities? (2) How large of an impact do celebrities actually have on these health-related outcomes? (3) Under what circumstances do celebrities produce either beneficial or harmful impacts? METHODS: Ten databases were searched, including MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, PubMed, CINAHL, Communication Complete, Sociological Abstracts, Social Sciences Citation Index, Journals @ Scholars Portal, and ProQuest Dissertations & Theses A&I. Two reviewers conducted title and abstract screening and full-text screening to identify primary studies that employed empirical methods (either quantitative or qualitative) to examine celebrities' impact on health-related knowledge, attitudes, behaviors, or status outcomes. DISCUSSION: The results of this review will contribute to our understanding of celebrity influences and how to design positive evidence-based celebrity health promotion activities. In addition, these findings can help inform the development of media reporting guidelines pertaining to celebrity health news and provide guidance to public health authorities on whether and how to respond to or work with celebrities. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42015019268.
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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 | 0,094 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,005 |
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 ».