The Use of Traditional Media for Public Communication about Medicines: A Systematic Review of Characteristics and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was conducted to identify, appraise, and synthesize data from original research investigating the use of traditional media for public communication about medicines. Databases were searched for studies conducting quantitative or qualitative analyses between the years 2007 and 2017. Data extraction and assessment of the quality of the resulting studies was conducted by one reviewer and checked for accuracy by a second reviewer. A total of 57 studies met the inclusion criteria. Studies were grouped as follows: "newspapers and other print media" (n = 42), "television" (n = 9), and "radio and a combination of media" (n = 6). Content analysis (n = 34) was the most frequent research design, followed by surveys or interviews (n = 14) and randomized controlled trials (RCTs) (n = 9). Advertising, public awareness, and health administration were the most common themes, and the medicines most analyzed were vaccines, particularly human papillomavirus (HPV) and influenza. Studies conducted in the United States were the most frequent, followed by other high-income countries such as Canada and the United Kingdom. The lack of consistent studies of the effects of media campaigns stresses the importance of the use of standardized research methodologies. Theoretical and practical implications of the findings for further research are discussed.
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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 | 0,029 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».