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Enregistrement W3191900407 · doi:10.2196/29375

Health Communication About Hospice Care in Chinese Media: Digital Topic Modeling Study

2021· article· en· W3191900407 sur OpenAlexvenueno aff
Qian Liu, Zequan Zheng, Jingsen Chen, Winghei Tsang, Shan Jin, Yimin Zhang, Babatunde Akinwunmi, Casper J. P. Zhang, Wai‐Kit Ming

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésTopic modelMass mediaLatent Dirichlet allocationHealth carePsychologyMedicineComputer scienceFamily medicineInformation retrievalAdvertisingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospice care, a type of end-of-life care provided for dying patients and their families, has been rooted in China since the 1980s. It can improve receivers' quality of life as well as ease their economic burden. The Chinese mass media have continued to actively dispel misconceptions surrounding hospice care and deliver the latest information to citizens. OBJECTIVE: This study aims to retrieve and analyze news reports on hospice care in order to gain insight into whether any differences existed in heath information delivered over time and to evaluate the role of mass media in health communication in recent years. METHODS: We searched the Huike (WiseSearch) news database for relevant news reports from Chinese mass media released between 2014 and 2019. We defined two time periods for this study: (1) January 1, 2014, to December 31, 2016, and (2) January 1, 2017, to December 31, 2019. The data cleaning process was completed using Python. We determined appropriate topic numbers for these two periods based on the coherence score and applied latent Dirichlet allocation topic modeling. Keywords for each topic and corresponding topics' names were then generated. The topics were plotted into different circles, and their distances on the 2D plane was represented by multidimensional scaling. RESULTS: After removing duplicated and irrelevant news articles, we obtained a total of 2227 articles. We chose 8 as the suitable topic number for both study periods and generated topic names and associated keywords. The top 3 most reported topics in the first period were patient treatment, hospice care stories, and development of health care services and health insurance, accounting for 18.68% (178/953), 16.58% (158/953), and 14.17% (135/953) of the collected reports, respectively. The top 3 most reported topics in the second period were hospice care stories, patient treatment, and development of health care services, accounting for 15.62% (199/953), 15.38% (15.38/953), and 14.27% (182/953), respectively. CONCLUSIONS: Topic modeling of news reports gives us a better understanding of the patterns of health communication about hospice care by mass media. Chinese mass media frequently reported on hospice care in April of every year on account of a traditional Chinese festival. Moreover, an increase in coverage was observed in the second period. The two periods shared 6 similar topics, of which patient treatment outstrips hospice care stories was the most reported topic in the second period, implying the humanistic spirit behind the reports. Based on the findings of this study, we suggest stakeholders cooperate with the mass media when planning to update policies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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