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Enregistrement W4296789505 · doi:10.2196/37274

The Relationships Between Social Media and Human Papillomavirus Awareness and Knowledge: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4296789505 sur OpenAlexvenueno aff
Soojung Jo, Keenan A. Pituch, Nancy Howe

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth Information National Trends SurveyCervical cancerSocial mediaPenile cancerCross-sectional studyLogistic regressionHPV infectionMedicinePublic healthHuman papillomavirusVaccinationReproductive healthFamily medicineGynecologyDemographyPsychologyPopulationEnvironmental healthHealth informationCancerImmunologyInternal medicinePathologyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human papillomavirus (HPV) is the most common sexually transmitted infection. HPV can infect both females and males, and it can cause many cancers, including anal, cervical, vaginal, vulvar, and penile cancers. HPV vaccination rates are lower than vaccination rates within other national vaccination programs, despite its importance. Research literature indicates that people obtain health-related information from internet sources and social media; however, the association between such health-seeking behavior on social media and HPV-related behaviors has not been consistently demonstrated in the literature. OBJECTIVE: This study aims to examine the association between social media usage and HPV knowledge and HPV awareness. METHODS: This study analyzed public health data collected through the Health Information National Trends Survey (HINTS) conducted by the US National Cancer Institute. The analysis used data collected in 2020; in total, 2948 responses were included in the analysis. Six HPV-related questions were used to identify HPV awareness, HPV vaccine awareness, and HPV knowledge about HPV-related cancers. Four questions about social media usage and one question about online health information-seeking behavior were used to analyze the associations between social media usage and HPV-related behaviors. Initially, six logistic regressions were conducted using replicate weights. Based on the results, significant factors were included in a second set of regression analyses that also included demographic variables. RESULTS: About half of the respondents were aware of HPV (68.40%), the HPV vaccine (64.04%), and the relationship between HPV and cervical cancer (48.00%). However, fewer respondents were knowledgeable about the relationships between HPV and penile cancer (19.18%), anal cancer (18.33%), and oral cancer (19.86%). Although social media usage is associated with HPV awareness, HPV vaccine awareness, and knowledge of cervical cancer, these associations were not significant after adjusting for demographic variables. Those less likely to report HPV awareness and knowledge included older participants, males, those with a household income of less than US $20,000, those with a formal education equal to or less than high school, or those who resided in a household where adults are not fluent in English. CONCLUSIONS: After adjusting for demographic variables, social media use was not related to HPV knowledge and awareness, and survey respondents were generally not aware that HPV can lead to specific types of cancer, other than cervical cancer. These results suggest that perhaps a lack of high-quality information on social media may impede HPV awareness and knowledge. Efforts to educate the public about HPV via social media might be improved by using techniques like storytelling or infographics, especially targeting vulnerable populations, such as older participants, males, those with low incomes, those with less formal education, or those who reside in the United States but are not fluent in English.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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