What Canadians search about asthma: A 10-year Google Trends study on asthma and related topics
Notice bibliographique
Résumé
Google Trends (GTr) is now becoming an important tool in epidemiological studies to assess the trend of online searches by people of any geographical location. While previous studies assessed trends in searches for some allergic conditions, very few studies reported search patterns for asthma and asthma-related topics. We took monthly Canadian GTr data for asthma-related keywords such as ‘asthma’, ‘shortness of breath’, ‘wheeze’, ‘asthma emergency’, ‘asthma hospital’, and ‘asthma medication’ between January 1, 2014, and December 31, 2023. We assessed the trend of yearly relative search volume (RSV) for the past 10 years. We also assessed the trend by influenza and wildfire seasons. We observed a marginal increase in searches for some asthma-related topics such as ‘asthma’ ‘shortness of breath’, and ‘wheeze’ in Canada between 2014 to 2023 but not other topics such as ‘asthma emergency’, ‘asthma hospital’, and ‘asthma medication’. The pattern of searches for ‘asthma’, ‘shortness of breath’, and ‘wheeze’ did not change by influenza of wildfire seasons across the years. Our study is the first to demonstrate searches for asthma and related topics by Canadians in the past 10 years and indicates GTr as an emerging tool in epidemiology that can be used in planning the implementation of public health policies.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».