Descriptions of Scientific Evidence and Uncertainty of Unproven COVID-19 Therapies in US News: Content Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Politicization and misinformation or disinformation of unproven COVID-19 therapies have resulted in communication challenges in presenting science to the public, especially in times of heightened public trepidation and uncertainty. OBJECTIVE: This study aims to examine how scientific evidence and uncertainty were portrayed in US news on 3 unproven COVID-19 therapeutics, prior to the development of proven therapeutics and vaccines. METHODS: We conducted a media analysis of unproven COVID-19 therapeutics in early 2020. A total of 479 discussions of unproven COVID-19 therapeutics (hydroxychloroquine, remdesivir, and convalescent plasma) in traditional and online US news reports from January 1, 2020, to July 30, 2020, were systematically analyzed for theme, scientific evidence, evidence details and limitations, safety, efficacy, and sources of authority. RESULTS: The majority of discussions included scientific evidence (n=322, 67%) although only 24% (n=116) of them mentioned publications. "Government" was the most frequently named source of authority for safety and efficacy claims on remdesivir (n=43, 35%) while "expert" claims were mostly mentioned for convalescent plasma (n=22, 38%). Most claims on hydroxychloroquine (n=236, 79%) were offered by a "prominent person," of which 97% (n=230) were from former US President Trump. Despite the inclusion of scientific evidence, many claims of the safety and efficacy were made by nonexperts. Few news reports expressed scientific uncertainty in discussions of unproven COVID-19 therapeutics as limitations of evidence were infrequently included in the body of news reports (n=125, 26%) and rarely found in headlines (n=2, 2%) or lead paragraphs (n=9, 9%; P<.001). CONCLUSIONS: These results highlight that while scientific evidence is discussed relatively frequently in news reports, scientific uncertainty is infrequently reported and rarely found in prominent headlines and lead paragraphs.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».