Evaluating the Public's Interest in Testicle Tanning: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A new and potentially dangerous health trend, testicle tanning, received extensive media attention following a popular television program where a health and fitness influencer touted that testicular tanning increases testosterone levels. It has been shown that the public has a particular interest in tanning wellness trends; thus, given the vague nomenclature of the practice, the abundance of misleading information and support for using UV light by other health influencers may lead to an increase in men exposing themselves to UV radiation and developing associated complications. OBJECTIVE: The aim of this paper is to evaluate the public's interest in testicle tanning. METHODS: Relative search interest was collected from Google Trends, and daily tweet volume was collected using Twitter via Sprout Social. The search was filtered to observe internet activity between February 1, 2022, and August 18, 2022. Autoregressive integrated moving average models were applied to forecast the predicted values through April 30 to compare to the actual observed values immediately following the airing of the show. RESULTS: We found that the relative search interest for testicle tanning peaked (100) on April 19, 2022, following a discussion of the topic on a television program. Compared to the forecasted relative search interest of 1.36 (95% CI -3.29 to 6.01), had the topic not been discussed, it showed a 7252% increase in relative search interest. A similar spike was observed in the volume of tweets peaking on April 18 with 42,736. The expected number of tweets from the autoregressive integrated moving average model was 122 (95% CI -154 to 397), representing a 35,053% increase. CONCLUSIONS: Our results show that the promotion of testicle tanning generated significant public interest in an evidence-lacking and potentially dangerous health trend. Dermatologists and other health care professionals should be aware of these new viral health trends to best counsel patients and combat health misinformation.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».