Faculty Opinions recommendation of Are consumers of Internet health information "cyberchondriacs"? Characteristics of 24,965 users of a depression screening site.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of individuals looking for health information on the Internet continues to expand. The purpose of this study was to understand the prevalence of major depression among English-speaking individuals worldwide looking for information on depression online.METHODS: An automated online Mood Screener website was created and advertised via Google AdWords, for 1 year. Participants (N = 24,965) completed a depression screening measure and received feedback based on their results. Participants were then invited to participate in a longitudinal mood screening study.RESULTS: Of the 24,965 who completed the screening, 66.6% screened positive for current major depression, 44.4% indicated current suicidality, and 7.8% reported a recent (past 2 weeks) suicide attempt. Of those consenting to participate in the longitudinal study (n = 1,327 from 86 countries), 77.4% screened positive for past depression, 64.6% reported past suicidality, and 17.5% past suicide attempt. Yet, only 25% of those screening positive for current depression, and only 37.2% of those reporting a recent suicide attempt are in treatment.CONCLUSION: Many of the consumers of Internet health information may genuinely need treatment and are not "cyberchondriacs." Online screening, treatment, and prevention efforts may have the potential to serve many currently untreated clinically depressed and suicidal individuals.© 2011 Wiley-Liss, Inc. PMID: 21681872 Funding information This work was supported by: NIMH NIH HHS, United States Grant ID: K08 MH091501-01 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: 5K08MH091501 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: K08 MH091501 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: T32 MH19391 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: T32 MH019391
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,014 |
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 ».