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Enregistrement W4310947449 · doi:10.2196/42245

How TikTok Is Being Used to Help Individuals Cope With Breast Cancer: Cross-sectional Content Analysis

2022· article· en· W4310947449 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerContent analysisCoping (psychology)Breast cancer awarenessSocial supportCross-sectional studyPopularityMedicineSocial mediaCancerPsychologyFamily medicineClinical psychologySocial psychologyInternal medicinePathologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acknowledging the popularity of TikTok, how quickly medical information can spread, and how users seek support on social media, there is a clear lack of research on breast cancer conversations on TikTok. There is a paucity of information on how these videos can advocate for those impacted by breast cancer as a means to provide support and information as well as raise awareness. OBJECTIVE: The purpose of this cross-sectional content analysis was to describe the content of videos from the hashtag #breastcancer on TikTok. Content related to breast cancer support and coping, cancer education, and heightening the awareness of breast cancer early detection, prevention, and treatment was evaluated. METHODS: This study included 100 of the most viewed TikTok videos related to breast cancer through June 30, 2022. Videos were excluded if they were not in the English language or relevant to the topic being studied. Content was deductively coded into categories related to video characteristics and content topics using a screener based on expert breast cancer information sheets. Univariable analyses were conducted to evaluate differences in video characteristics and content when stratified as advocating or not advocating for breast cancer (yes or no) support, education, and awareness. RESULTS: The cumulative number of views of the videos included in this study was 369,504,590. The majority (n=81, 81%) of videos were created by patients and loved ones of individuals with breast cancer, and the most commonly discussed topic was breast cancer support (n=88, 88%), followed by coping with the myriad issues surrounding breast cancer (n=79, 79%). Overall, <50% of the videos addressed important issues such as body image (n=48, 48%), surgery (n=46, 46%), medication and therapy (n=41, 41%), or the stigma associated with a breast cancer diagnosis (n=44, 44%); however, in videos that were advocacy oriented, body image (40/62, 64% vs 8/38, 21%; P<.001), stigma associated with breast cancer (33/62, 53% vs 11/38, 29%; P=.02), and breast cancer surgery (36/62, 58% vs 10/38, 26%; P=.002) were discussed significantly more often than in videos that did not specifically advocate for breast cancer. CONCLUSIONS: The use of videos to display health journeys can facilitate engagement by patients, family members, and loved ones interested in information about challenging conditions. Collectively, these findings highlight the level of peer-to-peer involvement on TikTok and may provide insights for designing breast cancer educational campaigns.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,284 · 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