Assessment of the Effect of the Go Red for Women Campaign on Search Engine Queries for Cardiovascular Disease in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Go Red for Women (GoRedW) campaign aims to increase awareness of cardiovascular disease (CVD) and stroke in women. However, assessing the effects of social campaigns on information-seeking behaviors may be challenging. The purpose of this study was to ascertain the effect of GoRedW using a large sample of unbiased real-world data from Google Trends (GTr) and evaluate the temporal correlation of online search queries for CVD and stroke in women with GoRedW. METHODS: We conducted a retrospective study using GTr, a public tool from the Google search engine to obtain relative search volumes (RSVs) related to CVD and stroke in women in the period January 2004 to April 2019 in the USA. In addition, trends of GoRedW were compared with those of the well-established Breast Cancer Awareness Month (BCAM) campaign. RESULTS: RSVs increased for queries of GoRedW and all searched terms for CVD but not for stroke in women during February compared to other months of the year without active campaign. The strong pattern with peaks of temporal increase was consistent over the 15-year study period. RSV of "Go Red for Women" in February increased on average 494% (range: 211% to 789%). The highest temporal increase on search queries for CVD was for the term "heart disease (in) women" with an average of 114% (24% to 182%). We found a positive correlation between RSVs of GoRedW and the term "heart disease (in) women" (r = 0.54, P < 0.001). RSVs for "Breast Cancer Awareness Month" had a higher increase during the active campaign month compared to GoRedW and showed a stronger positive correlation (r = 0.78, P < 0.001). CONCLUSIONS: Search engines are a valuable resource to provide insights on information demand and to assess the effectiveness of social campaigns and interventions. Our study showed an increase in the RSVs for queries of GoRedW and all CVD terms which correlated with the active campaign months over a 15-year period.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».