Themes Surrounding COVID-19 and Its Infodemic: Qualitative Analysis of the COVID-19 Discussion on the Multidisciplinary Healthcare Information for All Health Forum
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare Information for All (HIFA) is a multidisciplinary global campaign consisting of more than 20,000 members worldwide committed to improving the availability and use of health care information in low- and middle-income countries (LMICs). During the COVID-19 pandemic, online HIFA forums saw a tremendous amount of discussion regarding the lack of information about COVID-19, the spread of misinformation, and the pandemic's impact on different communities. Objective: This study aims to analyze the themes and perspectives shared in the COVID-19 discussion on English HIFA forums. Methods: Over a period of 8 months, a qualitative thematic content analysis of the COVID-19 discussion on English HIFA forums was conducted. In total, 865 posts between January 24 and October 31, 2020, from 246 unique study participants were included and analyzed. Results: In total, 6 major themes were identified: infodemic, health system, digital health literacy, economic consequences, marginalized peoples, and mental health. The geographical distribution of study participants involved in the discussion spanned across 46 different countries in every continent except Antarctica. Study participants' professions included public health workers, health care providers, and researchers, among others. Study participants' affiliation included nongovernment organizations (NGOs), commercial organizations, academic institutions, the United Nations (UN), the World Health Organization (WHO), and others. Conclusions: The themes that emerged from this analysis highlight personal recounts, reflections, suggestions, and evidence around addressing COVID-19 related misinformation and might also help to understand the timeline of information evolution, focus, and needs surrounding the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».