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Enregistrement W2939635494 · doi:10.1093/rheumatology/kez108.064

156 The portrayal of osteoarthritis in the UK national newspapers: a preliminary systematic content analysis

2019· article· en· W2939635494 sur OpenAlexaff
Kristy Inouye, Heidi Lempp, Charlotte Brooks, Elizabeth Crang, Claire Ballinger, Catherine L. Backman, Jo Adams

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNewspaperContent analysisOsteoarthritisContent (measure theory)Physical therapyAdvertisingAlternative medicinePathologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The way the media communicate health-related information has the potential to influence attitudes, beliefs, and behaviours in society. The national newspapers are one source with significant readership across the United Kingdom (UK). Previous studies have examined newspaper articles about physical and mental illnesses, and highlight a tendency to present information in a sensationalized or skewed manner. The representation of gout and rheumatoid arthritis have been examined previously, but there are currently no published studies focusing on the portrayal of osteoarthritis in the newspapers. To address this gap in knowledge, the objective of this study was to explore, examine and systematically analyse the portrayal of osteoarthritis in the UK national newspapers. Methods: This study was undertaken as the first author’s 8-week internship project with Versus Arthritis and the University of Southampton. The Nexis UK database of 16 UK national newspapers was searched for articles with ‘osteoarthritis’ in the title and/or lead paragraph published between July 10th, 2017 - July 10th, 2018 either in print or online. Articles about humans that made a statement or claim pertaining to osteoarthritis were included. Duplicates were excluded. Thematic analysis was undertaken, aided by NVivo 12 Pro software. Results: The Nexis search yielded 204 articles, of which 100 met the eligibility criteria and were used in this preliminary analysis. 21% were from tabloid, 72% from middle market, and 7% from broadsheet/quality newspapers. Osteoarthritis was frequently framed as prevalent, incurable, and with a substantial negative impact on the individual and/or on society. ‘Pain’ was the most commonly referenced symptom, and many articles discussed recommendations to help prevent or manage pain (e.g. diet, supplements, exercise, medication). Three key themes were identified: negative language applied to describe the experience of life with osteoarthritis, positive language applied to present research and product developments, and simplified depictions of interventions (i.e. self-management strategies seem easy/accessible). Data that contributed to the first theme were drawn from across all three categories of newspapers, while the latter two themes reflected content more typically found in the middle market and tabloid newspapers. Conclusion: This study examined and described how osteoarthritis has recently been portrayed in UK national newspapers. The limitations and challenges included short immersion time, analysis of text only, and ambiguity of references to ‘arthritis’ in many articles. Further extended data analysis will generate more in-depth understanding as this was a time-limited preliminary study, and requires ongoing collaboration with Patient and Public Involvement contributors to explore how media messages are received. Future work may incorporate analysis of images that accompany the text of an article to provide additional insight into the article’s overall impact. Better understanding media messages could facilitate improvements in respectful reporting, knowledge translation and dissemination of information. Disclosures: K. Inouye: None. H. Lempp: None. C. Brooks: None. E. Crang: None. C. Ballinger: None. C. Backman: None. J. Adams: None.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations0
Publié2019
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