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Enregistrement W4415156139 · doi:10.2196/69787

A Social Media Campaign and Web-Based Survey About Prostate Cancer Genetics: Mixed Methods Study

2025· article· en· W4415156139 sur OpenAlexvenueno aff
Amy Leader, Stacy Loeb, Preethi Selvan, Ashley Hunter, Rebecca Hartman, Scott W. Keith, Veda N. Giri

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaDisseminationProstate cancerTest (biology)Breast cancerInformation Dissemination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Germline genetic variants are important for prostate cancer (PCa) management and hereditary cancer risk assessment, but testing is underused. Furthermore, patients are often unaware of the genetic connections to PCa. Social media is increasingly serving as a source of awareness for health information and a method to gather data from a large population. OBJECTIVE: There were three objectives: to (1) create and test social media messages related to PCa genetics and genetic testing, (2) determine which social media message was most engaging, and (3) assess knowledge of and attitudes toward PCa genetic testing through an online survey using the most engaging social media message. METHODS: A paid social media campaign was developed to disseminate targeted messages about PCa and genetics. We tested combinations of 8 images and 8 messages that were created or selected by the research team and reviewed by a study-specific advisory board. We targeted men and women older than 35 years living in the United States. The campaign was launched on Facebook for 6 days (June 3-8, 2023). We tracked the reach and impressions of each post. The survey, administered directly after someone viewed a post, assessed knowledge about PCa and cancer genetics as well as beliefs about cancer risk and genetic testing. Descriptive and multivariable analyses were used to analyze survey data. RESULTS: Most posts were viewed by women (13,675/16,224, 84.3% of impressions) and people over the age of 55 years (19,997/22,906, 87.3% of impressions). The 2 most engaging images were a group of men of different races and ethnicities (reach: 28,151 people; impressions: 33,727 views), followed by a Hispanic family (reach: 16,026 people; impressions: 20,113 views). The following message had the most engagement: "Breast cancer and prostate cancer may be related because they can arise from the same gene mutation in a family" (reach: 58,980 people; impressions: 74,834 views). A total of 875 people (n=796, 91% male; mean age 43.42, SD 14.1 years; n=224, 25.6% Black or African American individuals; n=255, 29.1% Hispanic individuals) completed the survey. In total, 75.2% (658/875) strongly or somewhat agreed that genetics play a role in the development of PCa, and 84% (735/875) would want to know if they had a genetic predisposition to PCa. CONCLUSIONS: It is feasible to use social media platforms to test and disseminate messages that raise awareness about PCa genetics and the connection with other cancers (eg, breast cancer), as well as to deploy surveys that reach a wide audience.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,380 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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