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Enregistrement W4405905688 · doi:10.2196/57414

Analyzing Online Search Trends for Kidney, Prostate, and Bladder Cancers in China: Infodemiology Study Using Baidu Search Data (2011-2023)

2024· article· en· W4405905688 sur OpenAlexvenueno aff
Shuangquan Lin, Lingxing Duan, Xiangda Xu, Haichao Cao, Xiongbing Lu, Wen Xi, Shanzun Wei

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintChinaProstate cancerKidney cancerMedicineUrologyComputer scienceCancerGeographyInternal medicineWorld Wide WebArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancers of the bladder, kidney, and prostate are the 3 major genitourinary cancers that significantly contribute to the global burden of disease (GBD) and continue to show increasing rates of morbidity and mortality worldwide. In mainland China, understanding the cancer burden on patients and their families is crucial; however, public awareness and concerns about these cancers, particularly from the patient's perspective, remain predominantly focused on financial costs. A more comprehensive exploration of their needs and concerns has yet to be fully addressed. OBJECTIVE: This study aims to analyze trends in online searches and user information-seeking behaviors related to bladder, kidney, and prostate cancers-encompassing descriptive terms (eg, "bladder cancer," "kidney cancer," "prostate cancer") as well as related synonyms and variations-on both national and regional scales. This study leverages data from mainland China's leading search engine to explore the implications of these search patterns for addressing user needs and improving health management. METHODS: The study analyzed Baidu Index search trends for bladder, kidney, and prostate cancers (from January 2011 to August 2023) at national and provincial levels. Search volume data were analyzed using the joinpoint regression model to calculate annual percentage changes (APCs) and average APCs (AAPCs), identifying shifts in public interest. User demand was assessed by categorizing the top 10 related terms weekly into 13 predefined topics, including diagnosis, treatment, and traditional Chinese medicine. Data visualization and statistical analyses were performed using Prism 9. Results revealed keyword trends, demographic distributions, and public information needs, offering insights into health communication and management strategies based on online information-seeking behavior. RESULTS: Three cancer topics were analyzed using 39 search keywords, yielding a total Baidu Search Index (BSI) of 43,643,453. From 2011 to 2015, the overall APC was 15.2% (P<.05), followed by -2.8% from 2015 to 2021, and 8.9% from 2021 to 2023, with an AAPC of 4.9%. Bladder, kidney, and prostate cancers exhibited AAPCs of 2.8%, 3.9%, and 6.8%, respectively (P<.05). The age distribution of individuals searching for these cancer topics varied across the topics. Geographically, searches for cancer were predominantly conducted by people from East China, who accounted for approximately 30% of each cancer search query. Regarding user demand, the total BSI for relevant user demand terms from August 2022 to August 2023 was 676,526,998 out of 2,570,697,380 (15.74%), representing only a limited total cancer-related search volume. CONCLUSIONS: Online searches and inquiries related to genitourinary cancers are on the rise. The depth of users' information demands appears to be influenced by regional economic levels. Cancer treatment decision-making may often involve a family-centered approach. Insights from internet search data can help medical professionals better understand public interests and concerns, enabling them to provide more targeted and reliable health care services.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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