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Enregistrement W4317794931 · doi:10.1186/s12998-022-00469-7

A two-year follow-up: Twitter activity regarding misinformation about spinal manipulation, chiropractic care and boosting immunity during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4317794931 sur OpenAlexaffabout
Gregory N. Kawchuk, Steen Harsted, Jan Hartvigsen, Luana Nyirö, Casper Nim

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationMedicineChiropracticPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Boosting (machine learning)2019-20 coronavirus outbreakSpinal manipulationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Alternative medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)PathologyArtificial intelligenceOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal manipulative therapy (SMT) is offered by many health professions, most often by chiropractors. While SMT can be effective for some musculoskeletal disorders, there is no evidence that SMT improves human immunity in a clinically meaningful way. Despite this, we showed previously that Twitter misinformation about chiropractic/SMT improving immunity increased sharply at the start of the COVID-19 pandemic. Here, we perform a two-year follow-up. METHODS: We previously employed specialized software (i.e. Talkwalker) to search the entirety of Twitter activity in the months before and after the COVID-19 pandemic was declared (March 11, 2020). In this paper, we conducted follow-up searches over two successive 12 month periods using terms related to SMT, immunity and chiropractic. The resulting tweets were then coded into those promoting/refuting a relation between SMT and immunity (tone) and messaging about chiropractic/interventions (content). Further analyses were performed to subcategorize tweet content, tally likes, retweets and followers, and evaluate refuting tweets and the country of origin. Finally, we created a chronology of Twitter activity superimposed with dates of promoting or refuting activities undertaken by chiropractic organizations. RESULTS: Over the 27 month study period, Twitter activity peaked on March 31, 2020 then declined continuously. As in our first paper, our follow-up data showed that (1) the ratio of refuting/promoting tweets remained constant and (2) tweets that refuted a relationship between SMT and immunity were substantially more liked, retweeted and followed than those promoting. We also observed that promoting tweets suggesting that SMT improves immunity decreased more rapidly. Overwhelmingly, promoting tweets originated in the USA while refuting tweets originated in Canada, Europe and Australia. The timing of the decline in peak Twitter activity, together with a parallel decline in tweets claiming that SMT improves immunity, was coincident with initiatives by chiropractic organizations and regulators targeting misinformation. CONCLUSION: Overwhelmingly, Twitter activity during the COVID-19 pandemic focussed on refuting a relation between chiropractic/SMT and immunity. A decline in Twitter activity promoting a relation between SMT and immunity was observed to coincide with initiatives from chiropractic organizations and regulators to refute these claims. The majority of misinformation about this topic is generated in the United States.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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