Instagram Posts Promoting Colorectal Cancer Awareness: Content Analysis of Themes and Engagement During Colorectal Cancer Awareness Month
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colorectal cancer (CRC) is a leading cause of cancer-related deaths worldwide, with early detection and screening being critical for reducing mortality. Social media platforms like Instagram offer a unique opportunity to raise awareness about CRC, particularly during designated awareness months. However, there is limited research on the effectiveness of CRC-related content on Instagram. Objective: This study aims to examine how Instagram is used to raise awareness about CRC during Colorectal Cancer Awareness Month by analyzing the thematic content and engagement metrics of related posts. The research seeks to identify the prevalent themes, assess audience interaction with these messages, and highlight areas for improvement in leveraging Instagram as a tool for cancer awareness campaigns. Methods: A total of 150 Instagram posts were collected based on their use of specific hashtags related to CRC awareness (#colorectalcancer, #colorectalcancerawareness, #colorectalcancerawarenessmonth) during March 2024. The text and images in the posts were categorized into themes such as screening and early detection, symptoms, general awareness, risk factors, individual's experiences, representation of racial and ethnic minoritized communities, and representation of women. Engagement metrics, including the number of likes and comments, were also analyzed. Two researchers independently coded the posts, achieving high interrater reliability (Cohen κ=0.93). Results: Organizational accounts were more active, contributing 82% (n=123) of the 150 posts, compared to 18% (n=27) from individual users. The most frequently mentioned theme was screening and early detection, which made up 37.3% (n=56) of all posts. General awareness came in second at 19.3% (n=29), and risk factors came in third at 12% (n=18). Posts about individual experiences and general awareness received the highest engagement, indicating the effectiveness of personal narratives and broad informational content. Themes related to symptoms and representation of racial and ethnic minoritized communities and women were underrepresented. Conclusions: This study highlights the potential of Instagram as a platform for promoting CRC awareness, particularly through posts about screening and early detection and personal experiences. However, there is a need for more inclusive and diverse content to ensure a broader reach and impact.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».