Public Interest in a Potentially Harmful, Non–Evidence-Based “Wellness” Practice: Cross-Sectional Analysis of Perineum Sunning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perineum sunning/tanning is a potentially harmful yet popular new health trend cultivated by a viral social media post, famous public figures, and subsequent media coverage. OBJECTIVE: Our primary objective is to evaluate public interest in perineum sunning/tanning. METHODS: Using an observational study design, we extracted data from Google Trends for the terms "perineum sunning," "perineum tanning," "Metaphysical Meagan," and "Josh Brolin"; and Twitter (via SproutSocial) for "perineum sunning" and "perineum tanning" from November 1, 2019, to December 31, 2019. UberSuggest was used to investigate monthly search volumes and user engagement. We used data from Google Trends and Twitter to construct autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to forecast public interest in perineum sunning and perineum tanning had the post on social media never occurred. Next, we performed an integral function to calculate the cumulative increase in "perineum tanning" from the day after the post occurred to the end of the year as the area between the forecasted values and the actual values. Using Welch t tests, we compared forecasted and actual values for "perineum sunning" and "perineum tanning" using Twitter and Google Trends data over 1-, 2-, and 4-week periods after the social media post to determine if the increased volumes were statistically significant over time. Lastly, we monitored Google Trends for "perineum sunning" and "perineum tanning" through September 30, 2020, to capture trends during the summer months. RESULTS: Before the Instagram post went viral, there was no search interest in perineum sunning. ARIMA modeling for perineum tanning forecasted no increase in searches (0.00) if the post had not gone viral, while actual interest conveyed a relative cumulative increase of 919.00% from the day the post went viral through December 31, 2020. The term "perineum sunning" was mentioned on average 804 (SD 766.1) times daily for this 7-day period, which was also significantly higher than predicted (P≤.03), totaling 5628 tweets for these 7 days. The increased volume of tweets and relative search interest from Google Trends remained significantly higher for both terms over the 1-, 2-, and 4-week intervals. User engagement showed that nearly 50% of people who searched for "perineum sunning" were likely to click a returned link for more information. Continued observance of search interest in perineum sunning demonstrated interest spikes in the summer months, June and July 2020. CONCLUSIONS: Google Trends and Twitter data demonstrated that one social media post claiming non-evidence-based health benefits of regular sun exposure-without the use of sunscreen-generated significant public interest. Medical journals, dermatologists, and other health care professionals are obligated to educate and correct public misperceptions about viral wellness trends such as perineum sunning.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».