Social Media Marketing of Non-Evidence-Based Women's Health Interventions: Protocol for a Content Analysis Using Participatory Research Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The promotion of non-evidence-based health interventions to women on social media is a growing problem. OBJECTIVE: This study aims to explore the use of social media to disseminate and promote health interventions that lack robust evidence and are of current interest and popularity. METHODS: A content analysis of posts on TikTok, Instagram, and Facebook about 5 health interventions targeted at women will be conducted using participatory research methods with consumers. English-language posts that discuss boric acid suppositories, fertility testing, perimenopause and menopause testing, supplements and hormone treatments for menopause, and menopause hormone therapy for disease prevention will be included. Using keyword searches related to each health intervention, consumers will screen the top posts until 100 eligible posts on 2 different social media platforms are identified (1000 posts total across the 5 health interventions). Data from the post's caption, on-screen text, and audio and/or video will be included in the analysis. The analysis of these posts will take both a deductive approach using a prespecified framework and an inductive approach, generating key themes from the post content. RESULTS: Data on TikTok, Instagram, and Facebook have been searched and screened. Development of the coding framework and analysis is now underway. The findings will be disseminated via publications in peer-reviewed international medical journals and presentations at national and international conferences in 2025 and 2026. CONCLUSIONS: This novel study will provide important insights into how information on various women's health interventions and products, which currently lack robust evidence of benefit, are being disseminated and promoted on social media to women. Understanding this is essential for developing strategies to mitigate potential harm and plan solutions, thus protecting women from the low-value interventions marketed to them, becoming patients unnecessarily, and taking finite resources away from the health care system. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/76750.
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 | 0,090 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,011 |
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 ».