INFODEMIOLOGY OF RUSSO-UKRAINIAN WAR: USING GOOGLE TRENDS TO STUDY THE GLOBAL SPREAD OF UKRAINIAN REFUGEES WITH ALLERGIC DISEASES
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the global distribution dynamics of Ukrainian refugees following the full-scale Russian invasion by analyzing Cyrillic-language allergy-related search queries on Google, using Google Trends (GT) as the primary tool. Materials and methods. Google Trends was used to identify allergy-related queries made in Cyrillic script, which reflect the online behavior of Ukrainian refugees. The study analyzed the dynamics of these queries in Poland, Germany, the United Kingdom, Italy, Spain, the Czech Republic, the United States, and Canada. Area-under-the-curve (AUC) comparisons were used to assess search frequency, and a mixed-effects model was applied to examine changes before and after the invasion. Correlation analyses were conducted between Google Trends data and official statistics on Ukrainian border crossings from January 5, 2020, to October 22, 2023. Data were processed using Microsoft Excel and GraphPad Prism 8.0. Results. It was found that the number of Google search queries for “Allergy”, “Runny nose”, “Dermatitis”, “Asthma”, “Ambrosia”, and “Cough” significantly varied during the study period in Poland; for the queries “Allergy”, “Runny nose”, “Urticaria”, “Dermatitis”, “Asthma”, and “Cough” – in Germany; “Asthma”, “Ambrosia” – in the United Kingdom; “Urticaria”, “Dermatitis”, “Cough” – in Spain; “Dermatitis”, “Cough” – in Italy; “Urticaria”, “Dermatitis”, “Cough” – in Canada; “Runny nose”, “Dermatitis”, “Ambrosia”, “Cough” – in the USA; “Allergy”, “Runny nose”, “Cough” – in the Czech Republic. In Spain, a strong direct correlation was established between the number of registered Ukrainian citizens and the following Google queries: “Dermatitis” (r=0.81; p<0.0001), “Asthma” (r=0.85; p<0.0001), “Cough” (r=0.85; p<0.0001), “Allergy” (r=0.86; p<0.0001), “Runny nose” (r=0.95; p<0.0001), “Urticaria” (r=0.91; p<0.0001). In Italy, a moderate direct correlation was found between the number of registered Ukrainian citizens and the following Google queries: “Dermatitis” (r=0.75; p=0.0002), “Cough” (r=0.79; p<0.0001), and a strong direct correlation with the queries “Asthma” (r=0.88; p<0.0001), “Allergy” (r=0.81; p<0.0001), “Runny nose” (r=0.91; p<0.0001), “Urticaria” (r=0.81; p<0.0001). Conclusions. The study confirms the annual increase in the number of Ukrainian refugees after the full-scale invasion in both Eastern and Western Europe, particularly in destination countries – Italy and Spain – as well as in transit countries – the Czech Republic, Poland, and Germany. These Ukrainians face the medical and social consequences of the Russo-Ukrainian war, and a significant portion of the refugees suffer from allergic diseases, thus requiring high-quality and accessible medical care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».