Online Public Interest in Cancer During the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Health care priorities of individuals may change during a pandemic, which may, in turn, affect health services utilization. We examined Canadians' online relative search interest in five common solid tumors (breast, colon, lung, prostate, and thyroid) during the COVID-19 pandemic to that observed in the same months in the prior 5 years. METHODS We conducted a cross-sectional retrospective study using Google Trends aggregate anonymous online search data from Canada. We compared the respective relative search volumes for breast, colon, lung, prostate, and thyroid cancers for the months March-November 2020 with the mean for the same months in 2015-2019. Welch's two-sample t tests were performed and the raw P values were then adjusted using Benjamini-Hochberg procedure to correct for multiple comparisons. The level of statistical significance was defined by choosing false discovery rate at .05 for the primary analysis. RESULTS We observed temporary statistically significant reductions in Canadians' relative search volumes for various cancers, largely early in the pandemic, in the spring of 2020. Specifically, significant reductions (after adjustment for multiple comparisons) were observed for breast cancer in April, May, and October 2020; colon cancer in March and April of 2020; lung cancer in April and September 2020; and prostate cancer in April and May 2020. Thyroid cancer relative search volumes were not significantly different from those observed prior to the pandemic. CONCLUSION Although Canadians' online interest in various cancers temporarily waned early in the COVID-19 pandemic, recent relative search volumes for various cancers are largely not significantly different from prior to the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle