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Enregistrement W2767649331 · doi:10.2196/publichealth.8306

Health Information–Seeking Patterns of the General Public and Indications for Disease Surveillance: Register-Based Study Using Lyme Disease

2017· article· en· W2767649331 sur OpenAlexvenueno aff
Samuli Pesälä, Mikko Virtanen, Jussi Sane, Pekka Mustonen, Minna Kaila, Otto Helve

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetPublic healthInternet privacyDiseaseMedicineHealth carePublic health informaticsFamily medicineMedical emergencyHealth policyHRHISWorld Wide WebComputer scienceNursingPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People using the Internet to find information on health issues, such as specific diseases, usually start their search from a general search engine, for example, Google. Internet searches such as these may yield results and data of questionable quality and reliability. Health Library is a free-of-charge medical portal on the Internet providing medical information for the general public. Physician's Databases, an Internet evidence-based medicine source, provides medical information for health care professionals (HCPs) to support their clinical practice. Both databases are available throughout Finland, but the latter is used only by health professionals and pharmacies. Little is known about how the general public seeks medical information from medical sources on the Internet, how this behavior differs from HCPs' queries, and what causes possible differences in behavior. OBJECTIVE: The aim of our study was to evaluate how the general public's and HCPs' information-seeking trends from Internet medical databases differ seasonally and temporally. In addition, we aimed to evaluate whether the general public's information-seeking trends could be utilized for disease surveillance and whether media coverage could affect these seeking trends. METHODS: Lyme disease, serving as a well-defined disease model with distinct seasonal variation, was chosen as a case study. Two Internet medical databases, Health Library and Physician's Databases, were used. We compared the general public's article openings on Lyme disease from Health Library to HCPs' article openings on Lyme disease from Physician's Databases seasonally across Finland from 2011 to 2015. Additionally, media publications related to Lyme disease were searched from the largest and most popular media websites in Finland. RESULTS: Both databases, Health Library and Physician's Databases, show visually similar patterns in temporal variations of article openings on Lyme disease in Finland from 2011 to 2015. However, Health Library openings show not only an increasing trend over time but also greater fluctuations, especially during peak opening seasons. Outside these seasons, publications in the media coincide with Health Library article openings only occasionally. CONCLUSIONS: Lyme disease-related information-seeking behaviors between the general public and HCPs from Internet medical portals share similar temporal variations, which is consistent with the trend seen in epidemiological data. Therefore, the general public's article openings could be used as a supplementary source of information for disease surveillance. The fluctuations in article openings appeared stronger among the general public, thus, suggesting that different factors such as media coverage, affect the information-seeking behaviors of the public versus professionals. However, media coverage may also have an influence on HCPs. Not every publication was associated with an increase in openings, but the higher the media coverage by some publications, the higher the general public's access to Health Library.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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