Influence of Breast Cancer Awareness Month on Public Interest of Breast Cancer in High-Income Countries Between 2012 and 2022: Google Trends Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer is the most common cancer among women worldwide. High-income countries have a greater incidence and mortality rate of breast cancer than low-income countries. As a result, raising awareness about breast cancer is crucial in increasing the chances of early detection and treatment. Social media has evolved into an essential tool for Breast Cancer Awareness Month campaigns, allowing people to share their breast cancer stories and experiences while also providing a venue for education and support. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the level of public interest in searches linked to breast cancer among a sample of high-income nations with a sizable internet user base from 2012 to 2022. We also sought to compare the proportional search volume for breast cancer during Breast Cancer Awareness Month with that during other months of the year. METHODS: Google Trends was used to retrieve data on internet user search behaviors in the context of breast cancer from 2012 to 2022. Seven countries were evaluated in this study: Australia, Canada, Ireland, New Zealand, the United Kingdom, Saudi Arabia, and the United States, in addition to global data. Breast cancer relative search volume trends were analyzed annually, monthly, and weekly from 2012 to 2022. The annual percent change (APC) was calculated for each country and worldwide. Monthly and weekly data were used to identify potential trends. RESULTS: A fluctuating pattern in APC rates was observed, with a notable increase in 2018 and a significant decrease in 2020, particularly in Saudi Arabia. Monthly analysis revealed a consistent peak in search volume during October (Breast Cancer Awareness Month) each year. Weekly trends over a 20-year period indicated significant decreases in Australia, Canada, New Zealand, and the United States, while increases were noted in Ireland. Heatmap analysis further highlighted a consistent elevation in median search volume during October across all countries. CONCLUSIONS: These findings underscore the impact of Breast Cancer Awareness Month and suggest potential influences of governmental COVID-19 pandemic control measures in 2020 on internet search behavior.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».