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Enregistrement W4361001815 · doi:10.2196/45011

Patient and Caregiver Perceptions of Advanced Bladder Cancer Systemic Treatments: Infodemiology Study Based on Social Media Data

2023· article· en· W4361001815 sur OpenAlexvenueno aff
Simon Renner, Paul Loussikian, Pierre Foulquié, Alexia Marrel, Valentin Barbier, Adel Mebarki, Stéphane Schück, Murtuza Bharmal

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMerck KGaAPfizer
Mots-clésSocial mediaMedicinePerceptionFamily medicineCancerInternal medicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2022, it was estimated that more than 80,000 new cases of bladder cancer (BC) were diagnosed in the United States, 12% of which were locally advanced or metastatic BC (advanced BC). These forms of cancer are aggressive and have a poor prognosis, with a 5-year survival rate of 7.7% for metastatic BC. Despite recent therapeutic advances for advanced BC, little is known about patient and caregiver perceptions of different systemic treatments. To further explore this topic, social media can be used to collect the perceptions of patients and caregivers when they discuss their experiences on forums and online communities. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess patient and caregiver perceptions of chemotherapy and immunotherapy for treating advanced BC from social media-posted data. METHODS: Public posts on social media in the United States between January 2015 and April 2021 from patients with advanced BC and their caregivers were collected. The posts included in this analysis were geolocalized to the United States; collected from publicly available domains and sites, including social media sites such as Twitter and forums such as patient association forums; and were written in English. Posts mentioning any line of chemotherapy or immunotherapy were qualitatively analyzed by two researchers to classify perceptions of treatments (positive, negative, mixed, or without perception). RESULTS: A total of 80 posts by 69 patients and 142 posts by 127 caregivers mentioning chemotherapy, and 42 posts by 31 patients and 35 posts by 32 caregivers mentioning immunotherapy were included for analysis. These posts were retrieved from 39 public social media sites. Among patients with advanced BC and their caregivers, treatment perceptions of chemotherapy were more negative (36%) than positive (7%). Most of the patients' posts (71%) mentioned chemotherapy factually without expressing a perception of the treatment. The caregivers' perceptions of treatment were negative in 44%, mixed in 8%, and positive in 7% of posts. In combined patient and caregiver posts, immunotherapy was perceived positively in 47% of posts and negatively in 22% of posts. Caregivers also posted more negative perceptions (37%) of immunotherapy than patients (9%). Negative perceptions of both chemotherapy and immunotherapy were mainly due to side effects and perceived lack of effectiveness. CONCLUSIONS: Despite chemotherapy being standard first-line therapy for advanced BC, negative perceptions were identified on social media, particularly among caregivers. Addressing these negative perceptions of treatment may improve treatment adoption. Strengthening support for patients receiving chemotherapy and their caregivers to help them manage side effects and understand the role of chemotherapy in the treatment of advanced BC would potentially enable a more positive experience.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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