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Enregistrement W3198735263 · doi:10.1186/s12889-021-11588-w

Analyzing the reach of public health campaigns based on multidimensional aspects: the case of the syphilis epidemic in Brazil

2021· article· en· W3198735263 sur OpenAlexafffund
Rafael Pinto, Ricardo Alexsandro de Medeiros Valentim, Lyrene Fernandes da Silva, Thaisa Santos Lima, Vive Kumar, Carlos Alberto Pereira de Oliveira, Cristine Martins Gomes de Gusmão, Jailton Carlos de Paiva, Ion de Andrade

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio Grande do NorteMinistério da SaúdeAthabasca University
Mots-clésSyphilisPublic healthBiostatisticsMedicinePopulationEarly syphilisEnvironmental healthFamily medicineNursingHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public health campaigns aim to promote awareness, increase knowledge, and encourage a target population to adopt desirable attitudes and behaviors. Assessing their reach from a multidimensional perspective through information technology can facilitate the development of more effective campaigns in public health response. METHODS: We scrutinized seven data sources from different perspectives to assess a health campaign launched in Brazil named "Syphilis No!". This campaign is part of an Agenda for strategic actions to reduce syphilis in Brazil which includes dissemination of educommunication materials to remind people of the importance of syphilis prevention, emphasizing "test, treat and cure" concept. We developed a multidimensional analysis framework and implemented an information system to process the data from a time series perspective, and assessed the effects over time, both before and after the campaign. We descriptively analyzed data related to the campaign, including e-news, search engine activity, online courses, serological tests, medication distribution and case notification rates. FINDINGS: Regarding search engine activity, we observed the highest volume of search during the first week of campaigns in 2018 (between November 25th and December 7th). Nevertheless, analyzing this data in a trend plot revealed sustained growth until the end of 2019. From March 2018, the amount of e-news posts related to syphilis in Brazil, indexed by Google, followed an increasing slope, with a record peak in October 2019. In addition, data showed that 12 new online courses related to syphilis disease were available on the AVASUS Platform Learning Management System (LMS), to support efforts to promote lifelong learning for health professionals, teachers, and students. These courses reached more than 22,000 students between February 2019 and September 2020. Serological test data showed that the number of tests carried out in 2019 were 375·18% more than in 2015, even accounting for population growth. Finally, starting from the middle of 2018, the syphilis case notification rates followed a decreasing curve. INTERPRETATION: From this perspective, the "Syphilis No!" Project was a positive influence, inducing policy to fight syphilis in Brazil by supporting the implementation of a testing, treatment, and cure agenda (#TesteTrateCure). Certainly, this inference was made by analyzing multidimensional aspects and because, prior to 2018, the country had largely neglected this disease, with no records of communication actions during that 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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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