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Enregistrement W4394573448 · doi:10.2196/54162

Variation in Trust in Cancer Information Sources by Perceptions of Social Media Health Mis- and Disinformation and by Race and Ethnicity Among Adults in the United States: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4394573448 sur OpenAlexvenueno aff
Jim P. Stimpson, Sungchul Park, Sandi L. Pruitt, Alexander N. Ortega

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésDisinformationRace (biology)Ethnic groupVariation (astronomy)PerceptionCross-sectional studySocial mediaPolitical sciencePsychologyEnvironmental healthSociologyMedicineGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mis- and disinformation on social media have become widespread, which can lead to a lack of trust in health information sources and, in turn, lead to negative health outcomes. Moreover, the effect of mis- and disinformation on trust in information sources may vary by racial and ethnic minoritized populations. OBJECTIVE: We evaluated how trust in multiple sources of cancer information varied by perceptions of health mis- and disinformation on social media and by race and ethnicity. METHODS: Cross-sectional, nationally representative survey data from noninstitutionalized adults in the United States from the 2022 Health Information National Trends Survey 6 (HINTS 6) were analyzed (N=4137). The dependent variable measured the level of trust in cancer information sources. The independent variables were perceptions about health mis- and disinformation on social media and race and ethnicity. Multivariable logistic regression models were adjusted for survey weight and design, age, birth gender, race and ethnicity, marital status, urban/rural designation, education, employment status, feelings about household income, frequency of social media visits, and personal and family history of cancer. We also tested the interaction effect between perceptions of social media health mis- and disinformation and participants' self-reported race and ethnicity. RESULTS: Perception of "a lot of" health mis- and disinformation on social media, relative to perception of "less than a lot," was associated with a lower likelihood of high levels of trusting cancer information from government health agencies (odds ratio [OR] 0.60, 95% CI 0.47-0.77), family or friends (OR 0.56, 95% CI 0.44-0.71), charitable organizations (OR 0.78, 95% CI 0.63-0.96), and religious organizations and leaders (OR 0.64, 95% CI 0.52-0.79). Among White participants, those who perceived a lot of health mis- and disinformation on social media were less likely to have high trust in cancer information from government health agencies (margin=61%, 95% CI 57%-66%) and family or friends (margin=49%, 95% CI 43%-55%) compared to those who perceived less than a lot of health mis- and disinformation on social media. Among Black participants, those who perceived a lot of health mis- and disinformation on social media were less likely to have high trust in cancer information from religious organizations and leaders (margin=20%, 95% CI 10%-30%) compared to participants who perceived no or a little health mis- and disinformation on social media. CONCLUSIONS: Certain sources of cancer information may need enhanced support against the threat of mis- and disinformation, such as government health agencies, charitable organizations, religious organizations and leaders, and family or friends. Moreover, interventions should partner with racial and ethnically minoritized populations that are more likely to have low trust in certain cancer information sources associated with mis- and disinformation on social media.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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