Web searches related to insomnia correlate with the escalation/de-escalation measures enforced during the COVID-19-induced quarantine and lockdown in Italy: insights from a Big Data-based infodemiological survey (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Since late December, a novel, emerging coronavirus has quickly spread out from the first epicenter, the city of Wuhan, province of Hubei, mainland China, becoming a pandemic. To contain the outbreak unprecedented public health measures have been enforced, including self-isolation, physical/social distancing, quarantine and lockdown of entire communities and territories. Despite being effective, these interventions are imposing a severe psycho-social distress. OBJECTIVE In the present investigation, we assessed the impact of behavioral non pharmacological interventions in terms of digital activities related to sleep disorders and specifically insomnia in Italy, one of the countries hit hard by the pandemic. METHODS We used a Big Data-based infodemiological approach, employing Google Trends, an open source instrument enabling real-time tracking and monitoring of web searches and digital activities. RESULTS We found that, on average, during the three months of quarantine and lockdown, searches related to COVID-19 and insomnia represented 6.8% and 12.4% of the entire search volumes related to COVID-19 and insomnia, respectively, peaking on May 17th 2020. A significant different in the geographic location of searches could be noted. The COVID-19 quarantine has caused an increase in searches related to insomnia. More in detail, the volumes correlated with the escalation of the measures adopted, decreasing during the de-escalation/re-opening phases. CONCLUSIONS Healthcare providers and other relevant stakeholders, when enforcing particularly restrictive measures, should routinely employ Big Data-based tools in order screen for sleep problems such as insomnia and other mental issues, in that sleep is a vital and integral component of human life and normal emotional functioning, and sleep disturbances can lead to or worsen pre-existing mental health diseases.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».