MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7162941973 · doi:10.2196/87590

Social Media Posts on Anti-Diabetic Drugs: Popularity of GLP-1s (Preprint)

2025· article· en· W7162941973 sur OpenAlexvenueno aff
Chloe Stallion, Tamkeen Khan, Christian Guerrero, Stavros Tsipas, Gregory Wozniak

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularitySocial mediaThe InternetContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The clinical use of antidiabetic drugs (ADDs) has gained prominent public visibility due to the Food and Drug Administration (FDA) expansion of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) in recent years; these drugs are now widely prescribed for weight loss. This shift is reflected in online public discourse. Objective: This study aimed to analyze the current online public discourse surrounding ADDs, with an emphasis on perceptions of insulin versus noninsulin therapies and the increasing prominence of weight loss-associated medications. Methods: We conducted a retrospective analysis of 23,580 English-language posts from the United States in 2023, using Boolean keyword searches to examine conversations about insulin-inclusive, with or without weight loss terms, and insulin-exclusive, with or without weight loss terms. We analyzed the volume and sentiment of online conversations regarding ADDs, frequency of drug mentions, proportion of posts by self-identified physicians, and thematic analysis of patient and clinician concerns. Results: A total of 26,832 initial posts were collected in 2023. After post validation, 23,580 posts remained as the study sample size. Of the 23,580 posts, 4.6% (1087/23,580) mentioned insulin, and 95.4% (n=22,493) did not mention insulin. Semaglutide-containing drugs such as Ozempic and Mounjaro were the most referenced medications, particularly in weight-loss contexts. Weight loss conversations made up the majority of online posts. Conversations about insulin were marginal compared with conversations that did not mention insulin online. Only 7% to 10% of posts came from self-identified physicians. Key themes included drug accessibility, off-label use for weight management, concerns about supply shortages, insurance coverage, and growing calls for holistic care. Notably, public perspectives favored the dual efficacy of medications like Ozempic in managing diabetes and promoting weight loss. Conclusions: The discourse on ADDs is dominated by weight loss-oriented therapies, with GLP-1 RAs driving much of the engagement. This surveillance paper illustrates the current state of public health interests around antidiabetic medications associated with weight loss and raises concerns regarding equitable access for patients with diabetes. These findings underscore the need for updated clinical guidance on necessary lifestyle behaviors for antidiabetic medication use and ongoing monitoring of public opinions regarding chronic disease management medications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJMIR DiabetesMême sujetSocial Media in Health EducationTravaux en français237 207