Infodemiology of cataract in India: An analysis of online search behaviour using google trends from 2011 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cataract is the leading cause of blindness, but vision can be restored with cataract surgery. Information-seeking behaviour on the internet influences the acceptance of cataract surgery. This study aimed to examine public online searches for cataract in India from January 2011 to December 2022. Methodology: The study retrieved online search data for ‘cataract’ and ‘cataract surgery’ from the Google Trends (GT) Explorer page. These searches were measured in terms of relative search volumes (RSVs). The researchers conducted a one-way analysis of variance to examine variations in quarterly ‘cataract’ searches across each year from 2011 to 2022. In addition, a joinpoint regression analysis was employed to identify significant changes in searching patterns over time with statistical significance. Results: The highest annual mean RSV for cataract was recorded in 2022 (88.58%) and 2021 (80.83%), and the lowest annual mean RSV was recorded in 2014 (53.50%). The joinpoint regression shows an average annual increase of 3.3% in cataract searches from 2011 to 2022. A statistically significant linear trend was observed from quarter 1 (April–June) to quarter 4 (January–March) in the year 2016–2017 (contrast estimates [CE] = 6.18, ηp2 = 64.4%), 2017–2018 (CE = 8.72, ηp2 = 77.5%), 2018–2019 (CE = 7.91, ηp2 = 65.8%) and 2020–2021 (CE = 21.45, ηp2 = 80.6%). Conclusion: There are a growing number of individuals searching for online health information related to cataracts, and medical professionals need to educate them on the proper selection of websites based on established guidelines and quality standards. The study indicates that there is a preference during winter months for seeking information about cataracts. Public health initiatives can collaborate with internet-based media platforms during this time frame to enhance public awareness, knowledge and access to surgical services for all eligible individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».