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Enregistrement W3204153977 · doi:10.22091/stim.2020.5959.1444

رفتار اطلاعیابی گردشگران سلولهای بنیادی براساس تحلیل گوگل ترندز

2020· article· fa· W3204153977 sur OpenAlexaboutno aff
خدیجه شبانکاره, حسن اشرفی ریزی, محمدرضا سلیمانی, محمد قاسمی

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Languefa
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Given the growing desire of people to obtain health information through the Internet, examining the web search process will provide valuable information to health professionals and policymakers. Analyzing the search terms of Google users can show their interests and tendencies. The present study studies the global trends in stem cell therapy in the last 5 years using Google Trends. In this research, the global search trends, the geographical distribution of search, the preferred search terms of users that can express the treatment preferences of treatment applicants, and the importance of treatment cost for potential treatment applicants have been considered.Methodology: This is an applied and analytical study and data were collected and analyzed using Google Trends. Google Trends is one of the services of the Google company through which the needs and behaviors of Google users can be analyzed. The results are from July 19, 2015, to July 12, 2020.Findings: The findings indicated that the search for "Stem cell therapy" has been an increasing trend in the period under review. Most searches were in the US, Singapore, and the Philippines. Also, the Asian countries of Bangladesh, Pakistan, India, Qatar, Malaysia, Kuwait, South Korea, and Hong Kong, the countries of Canada, New Zealand, England, and Ireland, and the African countries of Nigeria, Kenya, and South Africa are also among the 20 countries with the highest search volume index in the field of Stem cell therapy.Iran was ranked 25th in terms of the search volume index. Stem cell therapy for knee pain, pain, autism, arthritis, Mesenchymal stem cell therapy, and chronic obstructive pulmonary disease has attracted the attention of Google users. The results also indicate the importance of treatment costs for stem cell therapy in different countries. The most relevant searches in the field of treatment costs were conducted in the United States, Australia, India, Canada, and the United Kingdom.Conclusion: Google Trends is an effective tool for investigating the process of Google users searching for stem cell therapy. The data provided can be used to identify countries in which treatment is sought, treatment priorities, and treatment demand. Accordingly, appropriate policies can be adopted to attract stem cell tourists. In this regard, information specialists can use the Google Trends tool to extract user search data in various fields related to health and provide it to health experts and policymakers for future planning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,003

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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