MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403476213 · doi:10.7759/cureus.71569

Population-Level Interest in Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists for Weight Loss Using Google Trends Statistics in a 12-Month Retrospective Analysis: An Infodemiology and Infoveillance Study

2024· article· en· W4403476213 sur OpenAlexaboutno aff
Laith G. Shareef, Shahad Sabah Khalid, Mohanad Faris Raheem, Ali Fawzi Al‐Hussainy, Noor Sameer Al-Khayyat, Ahmed Zakaria Al Arajy, Mustafa M Noori, Muhammad Qasim

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlucagon-like peptide-1PopulationEndocrinologyDiabetes mellitusEnvironmental healthType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is an exacerbated public health challenge, increasing the risk of several diseases and mortality while deteriorating the quality of life. There is significant dedication to exploring obesity therapies using glucagon-like peptide-1 (GLP-1) agonists, which have shown efficacy in reducing the number of deaths and complications associated with type 2 diabetes. This research aimed to examine the recent search popularity of GLP-1 agonists using Google Trends at both national (in Iraq) and global levels. To quantify relative search volume (RSV), the total search query activity has been transformed to a percentage scale ranging from 0% to 100%. The word "Ozempic" was chosen because of its extensive coverage in social media and web/print publications pertaining to this subject matter. A comparative search was performed targeting the phrases "Wegovy," "Saxenda," and "Mounjaro" to identify a novel combination GLP-1 agonist from August 2023 to August 2024. The present study demonstrated a statistically significant difference in the RSV among the four drugs (P < 0.0001) nationally and globally. In Iraq, the highest RSV for Ozempic was documented in Duhok, followed by Sulaymaniyah and Erbil. A comparable RSV profile has been noted for Saxenda, while substantial interest in Wegovy is seen in Ninawa. Meanwhile, globally, the highest RSV for Ozempic was recorded in Canada, the United States of America, and Australia. A distinct RSV profile has been observed for Saxenda, with heightened search interest recorded in Latin America, Poland, Sweden, and Australia. By contrast, Mounjaro received search interest primarily in Greenland and the United States, while Mounjaro search interest was noted in Canada, the United States, and Australia. This study demonstrates a significant and growing public interest in GLP-1 agonists, namely, Ozempic, Saxenda, Wegovy, and Mounjaro. As the use of GLP-1 agonists for weight loss becomes more common, more knowledge, understanding, and continuous scientific research will make it more convenient to obtain the best patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureus→Même sujetDiabetes Treatment and Management→Travaux en français237 207→