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Enregistrement W4412399890 · doi:10.2196/74317

Public Interest in Dry Eye Disease and Its Association With Environmental Parameters in Taiwan: Google Trends Infodemiology Study

2025· article· en· W4412399890 sur OpenAlexvenueno aff
P.Y. Chang, Shih‐Chieh Shao, Chi‐Chin Sun

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintAssociation (psychology)GeographyPsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A high prevalence of dry eye disease (DED) has intensified public health concerns in Taiwan. With the growing reliance on online resources for health information, platforms such as Google Trends (GT) provide a valuable method for capturing public interest. This approach also allows for the exploration of potential associations between public interest in DED and environmental parameters, which may further elucidate underlying factors contributing to the disease's rising prevalence. Objective: This study aims to (1) analyze public interest in DED in Taiwan using GT data, (2) investigate correlations between search interest and environmental parameters, and (3) identify shifts in the focus of search over time. Methods: We analyzed GT data from December 2018 to July 2024, focusing on relative search volume (RSV) for DED across Taiwan and its 6 special municipalities. Temporal trends in RSV were assessed using spline regression models, and monthly variations were assessed using the Kruskal-Wallis test. The Spearman correlation analysis was used to evaluate the association between RSV and environmental parameters, while dynamic time warping analysis clarified the temporal alignment of RSV with these parameters. Rising search queries were analyzed to identify shifts in public interest over time. Furthermore, top Google search results for DED-related keywords were assessed for topic coverage, quality, and readability. Results: A significant rising trend in RSV for DED was observed over the study period in Taiwan (mean instantaneous derivative=0.445; P<.001) and across all 6 special municipalities. Environmental parameters such as methane (CH4), total hydrocarbons, and nonmethane hydrocarbons were identified as novel pollutants strongly correlated with RSV (P<.001), along with known pollutants such as nitric oxide (NO), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NOx), and carbon monoxide (CO). Dynamic time warping analysis revealed the strongest temporal alignment was between RSV and hydrocarbons, including CH4 and total hydrocarbons, further emphasizing their potential role in influencing public interest. Assessment of web-based DED information of 80 websites revealed generally low quality (DISCERN score: mean 2.14, SD 0.40), and the average readability corresponded to a college reading level (grade: mean 21.1, SD 4.5). Rising search queries shifted from diagnostic and treatment methods before the COVID-19 pandemic to natural remedies during the COVID-19 lockdown and self-diagnosis and treatment options after the pandemic. Gaps were also identified between public interest and the availability of online information. Conclusions: Public interest in DED has increased significantly in Taiwan from 2018 to 2024, with hydrocarbons identified as strongly associated environmental parameters. The shifts in related queries reflect changing public interest, accentuating the need for health care information that aligns with public interest and addresses gaps in available resources.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2025
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