Seasonal Variation in Public Interest in Gout: Longitudinal Infodemiology Study Using Google Trends (2014–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gout, the most common inflammatory arthritis worldwide, shows clear seasonal variation in flares. Traditional epidemiology provides important insights but often lacks real-time resolution. Digital behavior, such as online search patterns, offers a scalable, timely complement that can capture seasonal trends in disease-related activity. Objective: This study aimed to determine whether public interest in gout, as expressed through Google (Google LLC) search queries, exhibits seasonal variation across countries, US states, and metropolitan areas, and to assess the influence of symptom- and language-specific search terms. We evaluated whether a bimodal (semiannual) seasonal pattern better described certain queries, providing further insight into complex behavioral rhythms. Methods: We retrieved monthly Google Trends data for gout-related queries from January 1, 2014, to December 31, 2024, covering 70 countries, all 50 US states, and 36 major cities in the United States and Canada. Queries included generic terms, symptom descriptors, and language-specific translations in 14 languages. We applied cosinor modeling to assess seasonality and calculated the amplitude and phase of fitted sinusoidal curves. Significance was assessed using P values and adjusted for multiple comparisons using the Benjamini-Hochberg false discovery rate (FDR) within and across subgroups, and the Bonferroni method. To explore bimodal patterns, we compared 12- and 6-month harmonics using changes in Akaike and Bayesian information criteria. Results: We found robust seasonal variation in gout-related search interest across multiple geographic and linguistic categories. Statistically significant seasonality (original P<.05) was detected in 41 of 70 countries using English terms, with 36 remaining significant after within-group FDR correction and 39 under pooled FDR; only 7 remained significant after Bonferroni adjustment. Among 20 countries using language-specific queries, 15 showed consistent seasonality across all 3 non-Bonferroni methods, while 2 met the Bonferroni threshold. In the United States, 49 out of 50 states and 33 out of 36 cities demonstrated significant seasonality (Bonferroni-adjusted significance in 9 and 10 units, respectively). For symptom- and treatment-related search terms, 18 of 21 exhibited seasonality under multiple correction methods. Peaks in search volume generally occurred in late spring or early summer in the northern hemisphere, with corresponding seasonal shifts in the southern hemisphere. Bimodal patterns were uncommon but identified for terms such as "obesity" and "swollen big toe," suggesting more complex cyclic interest in certain contexts. Conclusions: Google search activity reflects the seasonal dynamics of gout flares, highlighting infodemiology as a population-scale complement to traditional surveillance. This approach may anticipate care needs, guide digital health strategies, and improve preparedness for seasonal, climate-sensitive conditions, while emphasizing the importance of geographic, climatic, and linguistic context in interpreting trends.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».