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Enregistrement W4280625057 · doi:10.2196/33184

Exploring Google Searches for Out-of-Clinic Medication Abortion in the United States During 2020: Infodemiology Approach Using Multiple Samples

2022· article· en· W4280625057 sur OpenAlexvenueno aff
Sylvia Guendelman, Elizabeth Pleasants, Coye Cheshire, Ashley Kong

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbortionThe InternetPopulationPopularityOnline searchIndex (typography)PillInformation retrievalComputer scienceInternet privacyWorld Wide WebMedicineFamily medicinePsychologyPregnancyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background As access barriers to in-person abortion care increase due to legal restrictions and COVID-19–related disruptions, individuals may be turning to the internet for information and services on out-of-clinic medication abortions. Google searches allow us to explore timely population-level interest in this topic and assess its implications. Objective We examined the extent to which people searched for out-of-clinic medication abortions in the United States in 2020 through 3 initial search terms: home abortion, self abortion, and buy abortion pill online. Methods Using the Google Trends website, we estimated the relative search index (RSI)—a comparative measure of search popularity—for each initial search term and determined trends and its peak value between January 1, 2020, and January 1, 2021. RSI scores also helped to identify the 10 states where these searches were most popular. We developed a master list of top search queries for each of the initial search terms using the Google Trends application programming interface (API). We estimated the relative search volume (RSV)—the search volume of each query relative to other associated terms—for each of the top queries using the Google Health Trends API. We calculated average RSIs and RSVs from multiple samples to account for low-frequency data. Using the Custom Search API, we determined the top webpages presented to people searching for each of the initial search terms, contextualizing the information found when searching them on Google. Results Searches for home abortion had average RSIs that were 3 times higher than self abortion and almost 4 times higher than buy abortion pill online. Interest in home abortion peaked in November 2020, during the third pandemic wave, at a time when providers could dispense medication abortion using telemedicine and by mail. Home abortion was most frequently queried by searching for Planned Parenthood, abortion pill, and abortion clinic, presumably denoting varying degrees of clinical support. Consistently lower search popularity for self abortion and buy abortion pill online reflect less population interest in mostly or completely self-managed out-of-clinic abortions. We observed the highest interest for home abortion and self abortion in states hostile to abortion, suggesting that state restrictions encourage these online searches. Top webpages provided limited evidence-based clinical content on self-management of abortions, and several antiabortion sites presented health-related disinformation. Conclusions During the pandemic in the United States, there has been considerably more interest in home abortions than in minimally or nonclinically supported self-abortions. While our study was mainly descriptive, showing how infrequent abortion-related search data can be analyzed through multiple resampling, future studies should explore correlations between the keywords denoting interest in out-of-clinic abortion and abortion care measures and test models that allow for improved monitoring and surveillance of abortion concerns in our rapidly evolving policy context.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,066 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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