Vitiligo in the Digital Spotlight: Retrospective Longitudinal Study in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vitiligo is a chronic skin disease with a global prevalence of approximately 1% to 2%, characterized by depigmented macules. Little is known about the public interest and medical needs of patients with vitiligo in Germany. However, understanding this is critical for a patient-centered holistic therapeutic management of the disease. Objective: This study aimed to analyze vitiligo-related web search behavior across Germany as a proxy for public awareness. A retrospective longitudinal study was conducted using Google Ads Keyword Planner to collect monthly search volume data for vitiligo-related terms from October 2019 to May 2023. Methods: Keywords were identified in the 7 most spoken languages in Germany (German, Turkish, English, Arabic, Russian, and Polish). Seasonal and regional variations were analyzed, along with correlations with population density, dermatologist availability, and weather patterns. Results: In total, 7,764,080 vitiligo-related searches were recorded. Most searches (n=5,808,360, 74.81%) addressed general information. Search volume peaked during the summer months and correlated positively with temperature and sunshine hours (P<.001). Notable regional differences were observed, with the highest search rates in Hamburg, Berlin, and Bremen. Rural areas showed higher search volume per 100,000 inhabitants than urban areas. Conclusions: The findings suggest a strong public interest in vitiligo, particularly during periods of increased skin exposure. The high demand for treatment-related information further reflects the need for accessible, effective care. Web search behavior can offer real-time insights into public awareness and unmet needs, supporting earlier disease recognition, stigma reduction, and targeted educational strategies.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».