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Enregistrement W4282961100 · doi:10.2196/39180

News Coverage of Colorectal Cancer on Google News: Descriptive Study

2022· article· en· W4282961100 sur OpenAlexvenueno aff
Corey H. Basch, Grace Clarke Hillyer, Erin T. Jacques

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerDescriptive statisticsMedicineContent analysisDiseaseCancerInternal medicineSociologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is one of the leading causes of cancer death in the United States. The incidence and prevalence of CRC have historically increased with age. Although rates of CRC in the United States have been decreasing over the past decades among those aged ≥65 years, there has been an uptick among those in younger age brackets. Google News is one of the biggest traffic drivers to top news sites. It aggregates and shares news highlights from multiple sources worldwide and organizes them by content type. Despite the widespread use of Google News, research is lacking on the type of CRC content represented in this news source. OBJECTIVE: The purpose of this study was to analyze content related to CRC screening and prevention in Google News articles published during National Colorectal Cancer Awareness Month (March 2022). METHODS: Data collection for this cross-sectional study was conducted in March 2022-National Colorectal Cancer Awareness Month. Using the term colorectal cancer, 100 English-language Google News articles were extracted and coded for content. A combined approach-deductive and inductive coding-was utilized. Descriptive analyses were conducted, and frequency distributions were reported. Univariable analyses were performed to assess differences between articles that mentioned CRC screening and those that did not via chi-square tests. RESULTS: Of the 100 articles reviewed, nearly half (n=49, 49%) were created by health news organizations, and another 27% (n=27) were created by television news services. The predominant themes in the content included age at the onset of disease (n=59, 59%), mortality related to CRC (n=57, 57%), and the severity of disease (n=50, 50%). Only 18% (n=18) of articles discussed CRC disparities, 23% (n=23) mentioned that there are hereditary forms of the disease, 36% (n=36) spoke of colonoscopy to screen for the disease, and 37% (n=37) mentioned how the disease is treated. Although most articles mentioned CRC screening (n=61, 61%), it was striking that sex was only mentioned in 34% (21/61) of these articles, colonoscopy was mentioned in 46% (28/61), and diet was mentioned in 30% (18/61). CONCLUSIONS: Heightening the public's awareness of this disease is important, but it is critical that messages related to how preventable this cancer is, who is the most likely to develop CRC, and what can be done to detect it in the early stages when the disease is the most curable be the critical elements of dialogue, particularly during National Colorectal Cancer Awareness Month. There is a need to disseminate information about early-onset CRC and the importance of screening, especially among populations with low rates of uptake. Web-based news is potentially an underutilized communication mechanism for promoting CRC screenings as secondary prevention measures for high-risk groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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