Stigma of Dementia on Social Media During World Alzheimer’s Awareness Month: Thematic Analysis of Posts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia-related stigma is a significant global health concern. However, public awareness and education about dementia-related stigma remain limited, especially on social media. Examining dementia-related stigma on social media is critical because it impacts how the public perceives people living with dementia. By understanding dementia-related stigma on social media, we can develop educational strategies to target false stereotypes, beliefs, and misinformation to improve the quality of life of people living with dementia. Objective: This study examines dementia-related stigma on the X platform (formerly Twitter) during World Alzheimer's Month to identify opportunities for intervention to address dementia-related stigma. Methods: A total of 266,211 posts were scraped from X during the World Alzheimer's Awareness Month from September 1-30, 2022, a global advocacy campaign organized by Alzheimer's Disease International. We used filters to exclude non-English content, duplicate posts, and reply posts with missing content. To ensure rigor and trustworthiness in the research, several measures were employed, ranging from peer debriefing sessions to documenting the research process. Results: After filtering the data, 1981 posts were examined using thematic analysis. A total of four main themes were identified including: (i) dementia stereotypes: "a burden to society"; (ii) discrimination and denied dignity: "discrimination exists in public spaces"; (iii) devaluing the lives of people with dementia: "society should legalize euthanasia"; and (iv) countering dementia-related stigma: "break down the stigma." Although the World Alzheimer's Awareness Month is helpful for raising awareness, more research is needed to address dementia-related stigma, stereotypes, and discrimination on social media. Conclusions: By analyzing how stigma manifests on social media, our study sheds light on the dementia education and information needed to address false beliefs, misinformation, and dementia-related stigma. The findings from our study have important implications for policymakers, health professionals, and community advocates working to design awareness campaigns to reduce dementia-related stigma on social media.
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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».