Global and national public awareness and interest in glomerular diseases from 2004 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glomerular diseases significantly impact global health. This study investigated public interest in five common glomerular diseases. Methods: Google Trends™ were used to analyze search activity from January 2004 to December 2024 for IgA nephropathy (IgAN), membranous glomerulonephritis (MN), focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), lupus nephritis (LN), and diabetic nephropathy (DN). Data were retrieved both globally and in English-speaking countries, including the United States. Monthly and yearly relative search activity were assessed and compared. Results: Globally, IgAN had the highest average relative search activity, followed by DN, FSGS, LN, and MN. Both IgAN and FSGS exhibited declining trends, while LN showed an upward pattern. MN and DN experienced a modest decline before 2016, preceded by a slight increase. Among English-speaking countries, search interest was predominantly concentrated in five countries, primarily including the United States, United Kingdom, Canada, and Australia, with the United States consistently ranking as the leading country. For IgAN, LN, and MN, the trends observed in the United States appeared to align with global data. In contrast, search interest for FSGS exceeded global levels, while interest in DN was slightly lower than global activity. In the United States, IgAN, FSGS, and LN were most prominent in North Dakota, Massachusetts, and Delaware, respectively, while DN and MN saw peak activity in West Virginia. Conclusion: Public engagement with glomerular diseases has not uniformly grown, at least in English-speaking countries, emphasizing the need for enhanced awareness efforts. Future analysis should prioritize search terms in the predominant language of each country.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».