原始论文
摘要
背景:2020年1月30日,世界卫生组织突发事件委员会宣布COVID-19在全球的快速传播为全球突发卫生事件。自那时以来,为减轻该疾病的传播及其影响作出了不懈努力,这些努力主要依靠非药物干预措施。到2020年12月,第一批COVID-19疫苗的安全性和有效性得到了证明。大型社交媒体平台Twitter已被医学研究人员用于分析重要的公共卫生话题,如公众对抗生素使用和滥用的看法以及人类乳头瘤病毒疫苗接种。通过使用Twitter内置的匿名投票工具,可以进一步促进对Twitter生成的数据的分析,从而深入了解公共卫生问题,并在国际范围内获得快速反馈。在COVID-19大流行的快速发展过程中,Twitter投票系统为就高度相关和及时的sars - cov -2相关主题快速、大规模、国际公共卫生洞察提供了一种可行的方法。
摘要目的:该研究的目的是通过推特民意调查,实时了解国民对新冠病毒疫苗的安全性和接受度的认知。
方法:我们开发了两项推特民意调查,以探索公众对现有COVID-19疫苗的看法。调查于2021年2月中旬在数字健康和患者安全平台推特时间轴上进行了一周,并要求推特用户和有影响力的人参与并转发调查,以接触尽可能多的受众。
结果:COVID-19疫苗安全性的充分性(即现有疫苗的安全性;在3439名推特用户中,有1579人(45.9%)表示赞同。相比之下,几乎同样多的推特用户(1434/3439,41.7%)不确定COVID-19疫苗的安全性。只有5.2%(179/3439)的推特用户认为现有的COVID-19疫苗总体上不安全。在第2轮调查中,有82.8%(2862/3457)的推特用户表示肯定,只有8%(277/3457)的推特用户断然拒绝接种疫苗。
结论:与人们对现有COVID-19疫苗安全性的高度不确定性形成对比的是,我们观察到,在我们的研究样本中,接受疫苗接种的意愿提高了。由于人们的认知和观点受到社交媒体的强烈影响,这些媒体平台提供的快照是一个移动目标的静态图像。因此,本研究的结果需要通过长期的调查来保持其有效性。这一点尤其重要,因为在大流行快速发展的情况下,必须不要错过疫苗犹豫发生率突然上升的情况,这可能对大流行的进程产生有害影响。
doi: 10.2196/28973
关键字
简介
2020年1月30日,世界卫生组织突发事件委员会宣布SARS-CoV-2和COVID-19在全球范围内的迅速传播为全球突发卫生事件[
].自那时以来,为减轻疾病的传播及其对公共卫生许多不同领域的影响,从病人和卫生保健人员的数量到主要依靠非药物干预措施的全国公共卫生措施,作出了不懈的努力[ - ].在地理和区域范围的研究中,其中一些措施已经与减少COVID-19的传播有关[ , ].到2020年12月,首批COVID-19候选疫苗被证明在预防COVID-19方面是安全和有效的,并获得监管机构批准[ - ],而更多的候选疫苗仍在开发中[ ].因此,世界各地的医学协会和专家都主张,应优先为高危人群接种COVID-19疫苗,特别是老年人和有潜在慢性疾病的人,这些疾病使他们在感染SARS-CoV-2后面临更大的严重后果风险[ , ].自2019冠状病毒病大流行开始以来,传统媒体报道和通过社交媒体渠道的信息传播一直在影响着公众舆论和国际公共卫生战略[
].尽管这可能对有关缓解措施的公共卫生态度产生积极影响,但人们也应认识到媒体错误信息的有害影响[ - ].在Twitter等社交媒体平台上,应特别考虑不实信息,因为Shahi等人最近的一项研究表明,关于COVID-19的虚假声明似乎在此类平台上传播得更快。[ ].然而,即使在2019冠状病毒病“信息大流行”之前,社交媒体平台、电子商务平台(如亚马逊[ ]),并由美国的知名人士发起,导致了反疫苗运动的出现,这对国家疫苗计划产生了不利影响[ ].由此导致的疫苗接种犹豫发生率增加,是麻疹在消灭近20年后在美国重新出现的部分原因[ ].社交媒体对公共卫生的潜在影响正变得越来越明显,早在COVID-19大流行爆发之前,医学界就已将Twitter作为公共卫生研究的工具。如以往与健康相关的研究报告所述,其使用的主要目的是内容分析、监测、参与、招募、干预和网络分析,而且大多数相关研究正在公共卫生和传染病领域发表[
].这种基于推特的分析涉及重要的公共卫生主题,这些主题往往与传染病主题有关,例如公众对抗生素使用和滥用或人类乳头瘤病毒疫苗接种的看法[ , ].twitter——一个月活跃用户约为3.53亿的社交媒体平台[
-允许注册用户(年龄在13岁以上的任何人都可以)与其他用户共享280个字符的短文本(也称为tweet)。这些推文可以进一步分类为不同的主题,以开始讨论。这是通过使用标记符号来实现的,比如标签符号(#)。通过整合Twitter内置的匿名投票工具,这种讨论可能会进一步得到促进。这一工具有可能深入了解国际范围内的公共卫生主题和实时反馈[ ].调查公众对COVID-19疫苗接种的态度非常重要,因为它可以更好地理解疫苗犹豫背后的原因,以及如何更好地设计疫苗宣传战略。鉴于COVID-19大流行的快速发展,Twitter民意调查工具似乎是获得关于sars - cov -2相关主题的即时、大规模、国际公共卫生洞察的合理工具。因此,我们利用这个机会,通过使用Twitter民意调查工具,快速收集和分析了关于COVID-19疫苗的国际公共卫生数据。通过这些努力,我们旨在探索使用这种高度相关的数字健康工具来调查一个高度重要和广泛讨论的主题的潜在好处和局限性。
方法
2019年,奥地利维也纳的路德维希·波尔兹曼数字卫生和患者安全研究所成立,其主要目标是用数字工具增强患者和卫生保健专业人员的权能,并促进数字卫生和患者安全工具的创新研究和开发。其中一项创新是发起数字健康和患者安全平台(DHPSP) [
,为订户提供有关数字健康和患者安全的最新科学出版物概述。在这项研究中,我们使用DHPSP的推特账户(推特名称:@DHPSP)发布了两项关于COVID-19疫苗安全性和接受度的民意调查。这些调查是由作者开发的,并在2021年2月12日至2月19日期间以@DHPSP推特帐户发布在推特上。民意调查1涉及现有(在投票时)COVID-19疫苗的安全性(“目前可用的COVID-19疫苗足够安全吗?”),而民意调查2涉及受访者对接种COVID-19疫苗的信心或犹豫(“你会接种COVID-19疫苗吗?”)。两项民意调查都是相互关联的(民意调查2作为评论发布在民意调查1的推文下面),并在民意调查期间钉在DHPSP推特时间线的顶部。包括分类标签的民意调查问题(由Twitter提供)被限制在280个字符。Twitter允许最多4个答案,每个投票最多25个字符(包括空格)。因此,两项调查都包含了4个答案,从完全同意(“是的,所有的都是安全的”和“是的,我一定会”)到完全不同意(“不,没有一个是安全的”和“不,我不会”),并以4分制的回答量表的方式呈现。这两项民意调查都使用了以下标签进行分类,以提高能见度和方便分析:# covid19疫苗、# covid19疫苗和#DHPSP。
显示了Twitter上两个民意调查的详细构造。发起民意调查后,第一批能在推特时间轴上看到他们的人是DHPSP的推特追随者。推特投票是匿名的,不允许评估受访者的特征(如性别)。因此,为了至少获得一些关于第一次参与投票的受众特征的数据,我们旨在通过基于web的工具Followerwonk分析@DHPSP的追随者特征[
]于2021年2月20日( ).在分析时,@DHPSP的推特账户总共有526名关注者。其中121人(23%)是男性,69人(13.1%)是女性,336人(63.9%)没有在Twitter上声明自己的性别。共有66名(12.6%)@DHPSP关注者的关注数超过5000,152名(28.9%)关注者在500到5000之间,308名(58.6%)关注者少于499。特征 | 值,n (%) | |
性别 | ||
男性 | 121 (23) | |
女 | 68 (13) | |
不是说 | 337 (64) | |
粉丝数量 | ||
< 499 | 305 (58) | |
500 - 5000 | 153 (29) | |
> 5000 | 68 (13) | |
账户年龄(年) | ||
< 1 | 95 (18) | |
1 - 5 | 158 (30) | |
> 5 | 273 (52) | |
语言 | ||
英语 | 310 (59) | |
西班牙语 | 21日(4) | |
其他 | 195 (37) |
民意调查的主体信息鼓励人们转发民意调查(“感谢转发和评论/意见”;
),每转发一条新的推文,民意调查就会获得更多的受众(包括转发推文账户的粉丝)。此外,为提高能见度,DHPSP的会员及电邮名单订户[ ]被要求投票支持民意调查;转发民意调查;并通过不同的网络方式传播它们,包括直接电子邮件或直接社交媒体信息。DHPSP的网站和DHPSP成员的各种社交媒体账户也被用来发布到投票的超链接。此外,民意调查的信息也通过DHPSP的Facebook分享。[ 和领英[ )账户。为了描述转发调查结果的用户群体,我们使用基于web的工具Symplur Signals [
].因此,在研究结束时,我们分析了所有包含我们独特的标签组合(#COVID19vaccines, #COVID19vaccines和#DHPSP)的推文的转发数、用户、位置和语言。这是在投票结束的第二天(2021年2月20日)进行的。为了确保准确性并限制来自与我们的主题相关的其他推特讨论的干扰偏见,我们在发起民意调查(2021年2月11日)之前进行了推特搜索,并确认从未使用过我们的话题标签组合。这项研究不需要伦理批准,因为它超出了奥地利医疗伦理法的范围。参与调查的参与者是完全匿名的。因此,所收集的资料不在《一般资料保障规例》的范围内[
].除去投票,分析参数如关注者和转发数是基于互联网上公开的数据。结果
从2021年2月12日开始,我们的两项推特民意调查都被固定在@DHPSP推特账户的推特时间轴上7天。固定推文永久放置在推特用户帐户的顶部。因此,任何新的访问者都会在被访问用户的时间线顶部看到这条推文。
民意调查1(“目前可用的COVID-19疫苗足够安全吗?”)共获得3439票(194695次观看),而民意调查2(“你会接种COVID-19疫苗吗?”)共获得3457票(246814次观看)。对包含我们独特的标签组合(# covid19疫苗、# covid19疫苗和#DHPSP)的投票转发的分析显示,375名用户总共转发了930条推文。总体而言,262人(69.9%)转发了1条,67人(17.9%)转发了2条,46人(12.3%)转发了3条以上。包括所有转发在内的民意调查在推特上总共有15446,703次浏览。Twitter用户转发调查的前3个地点是美国(n=64, 17.1%)、英国(n=19, 5.1%)和加拿大(n=16, 4.2%)。这些细节的摘要载于
.其他排名靠前的地区(排名4-10)是印度(13名用户)、墨西哥(8名用户)、阿根廷(5名用户)、西班牙(5名用户)、澳大利亚(4名用户)、阿拉伯联合酋长国(4名用户)和意大利(3名用户)。特征 | 值,n (%) | |
最高位置a、b | ||
美利坚合众国 | 64 (17.1) | |
联合王国 | 19日(5.1) | |
加拿大 | 16 (4.2) | |
转发数b | ||
1 | 262 (69.9) | |
2c | 67 (17.9) | |
≥3c | 46 (12.3) | |
高级语言d、e | ||
英语 | 802 (86.2) | |
西班牙语 | 6 (0.6) | |
印尼 | 5 (0.5) |
一个根据在Twitter上的账户信息中标明自己位置的用户的数据确定。在解读数据的过程中,读者应该意识到50.5%(189/375)的Twitter用户没有在他们的个人资料中提供位置信息。
b百分比是基于转发投票的Twitter用户数量(N=375)。
c包括常规转发、带有评论的转发和引用转发(在新合成的tweet中插入到原始tweet的超链接)。
d只列出了使用最多的语言。所有其他语言的推文都不到转发量的0.5%(5/930)。
e百分比是基于转发数(N=930)。
共有45.9%(1579/3439)的推特用户参与了调查1 (”目前可用的COVID-19疫苗是否足够安全?”)投票完全同意(“是的,所有疫苗都是安全的”),这意味着用户认为目前可用的所有COVID-19疫苗都是安全的。然而,几乎同样多的推特用户(1434/3439,41.7%)不确定现有的COVID-19疫苗的安全性(投了“我不确定”的票)。有趣的是,在本次调查中,只有5.2%(179/3439)的受访者认为现有的COVID-19疫苗普遍不安全(“不,没有一种是安全的”)。此外,共有7.2%的Twitter用户(248/3439)支持部分疫苗的安全性,但认为并非所有疫苗都是安全的。
民意调查2探讨了推特用户对接种COVID-19疫苗的信心或犹豫(“你会接种COVID-19疫苗吗?”)。大多数(2862/3457,82.8%)的受访者表示,“是的,我肯定会[接种疫苗]。”总的来说,6.8%(235/3457)的Twitter受访者还不确定(投的是“我还不确定”)是否要接种疫苗,8%(277/3457)在投票时断然拒绝接种疫苗(“不,我不会”)。只有一小部分(80/3457,2.3%)的推特用户表示,如果强制接种,他们会去接种。
两个调查结果的详细摘要载于
.讨论
在COVID-19大流行的快节奏动态背景下,我们利用社交媒体(即Twitter)的快速进步环境,了解国际上公众对COVID-19疫苗接种的看法。我们采用了一种方法论方法,该方法在之前的一项关于公众对远程医疗态度的研究中得到了概述,该研究由Vidal-Alaball等人进行。
].他们建议,应使用Twitter投票工具就及时的主题进行快速调查,以便在新问卷验证之前获得及时的反馈。在这项研究中,通过使用DHPSP的Twitter句柄并获得转发账户的支持,我们能够大规模地验证Twitter轮询方法。与Vidal-Alaball等人相比,我们获得了30倍的民意调查回复率和浏览率(印象),18倍的转发率[ ].在前面提到的关于远程医疗态度的研究中,Vidal-Alaball等人[ ]只使用了其中一位作者的Twitter帐户,而在我们的研究中,使用了一个已建立的Twitter网络(DHPSP)来实现更大的覆盖范围和更高的回复率。因此,我们不仅能够在更大的范围内验证之前发布的方法,而且还能够展示一个已建立的用户网络的明确优势,该网络较少依赖于单个用户,以实现更广泛的覆盖范围和更高的响应率。尽管这项研究涉及第一次关于现有(在投票时)COVID-19疫苗的感知安全性以及受访者对接受COVID-19疫苗接种的信心或犹豫的科学推特民意调查分析,但它并不是医学文献中关于这一主题的第一次调查。在这项研究中,尽管对现有的(在投票时)COVID-19疫苗(辉瑞- biontech公司的BNT162b2、Moderna公司的mRNA-1273、阿斯利康公司的ChAdOx1和俄罗斯联邦Gamaleya流行病学和微生物研究所的gami - covid - vac)的足够安全性存在不安全感,但54.1%(1861/3439)的受访者投票表示他们一定会接种疫苗,数量之多令人惊讶(2863/ 3457,82.8%)。
尽管这是一个积极的结果,但由于Twitter民意调查的匿名性质,无法保证回答第一次民意调查的Twitter用户也回答了第二次民意调查。与本研究相反,在一项对来自19个国家的13426名参与者的大规模国际分析中,Lazarus等人通过多个国际网络面板提供商(Dynata、Opinion Access、Survey Monkey和Amazon MTurk)进行了分析。[
]发现,只有46.8%的参与者同意在普遍可得的情况下接受COVID-19疫苗;24.7%的人表示同意;14%和34.1%的人完全或部分同意接受雇主推荐的新冠疫苗。然而,Lazarus等人的数据[ 的研究于2020年6月收集。当时,目前可用的COVID-19疫苗都没有得到监管部门的批准。在大流行早期进行的其他研究报告称,一旦有了COVID-19疫苗,接受疫苗接种的意愿更高,从59%到75% [ ].我们的研究可能在可解释性方面受到限制。这是由于民意调查的知名度得到了DHPSP的广泛推广,它有一个追随者基础,由具有科学背景的高学历人士或对科学有浓厚兴趣的人组成。由于DHPSP账号专门发布基于科学的内容,我们有理由认为它吸引了对科学感兴趣的粉丝。这一假设与施瓦辛格等人最近的一项研究是一致的。
],结果显示,在法国人口中受教育水平低的人群中,COVID-19疫苗接种犹豫非常普遍。这些发现与最近在法国、美国和澳大利亚进行的其他研究一致[ - ].如Kreps等人报道和讨论的[ ],与为COVID-19接种疫苗的意愿、犹豫、建议和建议有关的几个因素与过去关于其他疫苗的研究一致,而由于大流行的快速动态和不可预测的进程,以及困难的政治和公共卫生行动和沟通,其他因素可能更加复杂。大流行期间开展的关于对接种COVID-19疫苗的信心和犹豫的调查数量表明,定期审查公众对疫苗有效性和安全性的意见非常重要。有需要进行这类检讨,以增加公众的信心[
].拉撒路等人[ ]还得出结论,启动积极健康行为的最重要因素之一是可信的和文化上知情的健康传播。考虑到这一点,卫生当局可以通过Twitter等快速、低门槛和易于访问的媒体平台与公众接触,以便通过提供适合目标人口文化背景的明确信息和可信来源,监测和灌输积极的卫生行为。由于Twitter民意调查为自信和大规模参与提供了必要的匿名性,并允许快速和简明的提问,我们认为这一工具有助于接触公众和解决公共卫生问题。该工具和本研究的优势在于快速评估、信息的大规模传播和简洁信息的快速检索。本研究展示了使用预制网络传播信息和调查以达到广泛目标受众的可能优势,特别是在我们的单用户推广和我们的推广方法的比较中。Twitter民意调查非常严格的限制,包括问题和回答的字符限制以及回答的总数限制,可能会成为约束民意调查创建者开发简洁和精心设计的调查的优势,这可能会导致比传统调查更高的回复率。但是,这些限制也可能妨碍拟订更复杂的问题和澄清问题和答案。这可能会影响投票结果,因为缺乏清晰度可能会导致投票参与者的不同解读。因此,Twitter轮询更适合于清晰、简洁和封闭性的问题,而不是开放的、有解释空间的半结构化问题。
特定账户的推特民意调查也可能干扰样本选择,并导致偏见,因为缺乏参与者的基线特征(如性别、年龄和社会经济地位)的数据,这些偏见可能难以减轻。然而,这个挑战可以通过在多个账户和组中推广Twitter民意调查来轻松克服。然而,应该注意的是,由于人们利用多个用户,完全匿名可能导致投票工具中的选票被操纵,正如Vidal-Alaball等人的研究所概述的[
].尽管Twitter追随者网络的分析是通过第三方基于网络的工具实现的,但@DHPSP追随者网络的地理分布( )可能不能代表我们民意调查的应答者,因为随机的Twitter用户能够参与这些民意调查。推特民意调查没有经过正式的验证过程。未来的研究(例如,那些试点民意调查工具)应该解决在本研究中使用的问题的验证。然而,我们能够通过使用一种新颖的方法来更好地了解回应民意调查的用户,这种方法包括一个独特的话题标签和话题标签分析的组合,以获得对转发Twitter民意调查的用户群体的洞察。总之,尽管研究样本中现有COVID-19疫苗的安全性存在高度不确定性,但受访者有很高的接种意愿。公众对健康问题的看法和观点受到社交媒体的强烈影响。这强调了使用社交媒体民意调查工具实时了解公共卫生观点的重要性。这些信息可用于为公共卫生信息传递和传播工作提供信息。利用社交媒体平台对公共卫生问题进行定期调查,可能有助于在大流行的有害影响显现之前,尽早发现公众中COVID-19疫苗接种犹豫发生率突然上升的情况。
利益冲突
没有宣布。
参考文献
- Velavan TP, Meyer CG。2019冠状病毒病疫情。2020年3月25日(3):278-280 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Anderson M, Mckee M, Mossialos E. Covid-19暴露了欧洲应对疫情的弱点。BMJ 2020 3月18日;368:m1075。[CrossRef] [Medline]
- Anderson RM, Heesterbeek H, Klinkenberg D, Hollingsworth TD。以国家为基础的缓解措施将如何影响COVID-19流行的进程?Lancet 2020年3月21日;395(10228):931-934 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Chu DK, Akl EA, Duda S, Solo K, Yaacoub S, Schünemann HJ, COVID-19系统紧急审议小组努力(SURGE)研究作者。保持身体距离、戴口罩和保护眼睛以预防SARS-CoV-2和COVID-19的人际传播:一项系统综述和荟评分析《柳叶刀》2020年6月27日;395(10242):1973-1987 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Eibensteiner F, Ritschl V, Stamm T, Cetin A, Schmitt CP, Ariceta G,等。针对COVID-19的对策:如何通过一个新生的、不断发展的证据基础指导医疗实践——欧洲多中心混合方法研究。BMJ公开赛2021年2月17日;11(2):e043015 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 潘阿,刘亮,王超,郭辉,郝曦,王强,等。公共卫生干预措施与中国武汉COVID-19疫情流行病学的关联JAMA 2020 5月19日;323(19):1915-1923 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Cowling BJ, Ali ST, Ng TWY, Tsang TK, Li JCM, Fong MW,等。非药物干预措施对香港2019冠状病毒病和流感的影响评估:一项观察性研究。《柳叶刀公共卫生2020年5月》;5(5):e279-e288 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 巴登LR, El Sahly HM, Essink B, Kotloff K, Frey S, Novak R, COVE研究组。rna -1273 SARS-CoV-2疫苗的有效性和安全性N Engl J Med 2021 Feb 04;384(5):403-416 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Logunov DY, Dolzhikova IV, Shcheblyakov DV, Tukhvatulin AI, Zubkova OV, Dzharullaeva AS, gami - covid - vac疫苗试验组。基于rAd26和rAd5载体的异源启动-增强型COVID-19疫苗的安全性和有效性:对俄罗斯一项随机对照三期试验的中期分析Lancet 2021 Feb 20;397(10275):671-681 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Polack FP, Thomas SJ, Kitchin N, Absalon J, Gurtman A, Lockhart S, C4591001临床试验组。BNT162b2 mRNA Covid-19疫苗的安全性和有效性。N Engl J Med 2020 Dec 31;383(27):2603-2615 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Voysey M, Clemens SAC, Madhi SA, Weckx LY, Folegatti PM, Aley PK,牛津COVID疫苗试验组。针对SARS-CoV-2的ChAdOx1 nCoV-19疫苗(AZD1222)的安全性和有效性:对巴西、南非和英国四项随机对照试验的中期分析。Lancet 2021年1月09;397(10269):99-111 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Sadoff J, Le Gars M, Shukarev G, Heerwegh D, Truyers C, de Groot AM,等。Ad26.COV2 1-2a期试验中期结果。S Covid-19疫苗。N Engl J Med. Epub印刷前。2021 1月13日[免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Gharpure R, Patel A, Link-Gelles R.熟练护理设施居民和工作人员的第一次COVID-19疫苗接种覆盖率。《美国医学协会杂志》上。Epub先于印刷。2021年2月24日。[CrossRef] [Medline]
- Windpessl M, Bruchfeld A, Anders HJ, Kramer H, Waldman M, Renia L,等。COVID-19疫苗和肾脏疾病。Nat Rev Nephrol。Epub先于印刷。2021年2月08日[免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Su Y.并不需要整个村庄都为错误信息所倾倒:社交媒体的使用、讨论的异质性偏好、对病毒的担忧、对科学家的信任以及与covid -19相关的错误信息信念。远程信息与信息学2021年5月;58:101547。[CrossRef]
- Al-Dmour H, Masa'deh R, Salman A, Abuhashesh M, Al-Dmour R.社交媒体平台通过公共卫生意识和行为变化的中介效应对新冠肺炎大流行公共卫生防护的影响:综合模型。J Med Internet Res 2020 Aug 19;22(8):e19996 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Depoux A, Martin S, Karafillakis E, Preet R, Wilder-Smith A, Larson H.社交媒体恐慌大流行的传播速度比COVID-19疫情更快。J Travel Med 2020年5月18日;27(3):taaa031 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Garrett L. COVID-19:媒介即信息。Lancet 2020年3月21日;395(10228):942-943 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 信息和虚假信息:2019冠状病毒病危机中的社交媒体。Acad急诊医学2020年7月;27(7):640-641 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 廖强,袁杰,董明,杨亮,菲尔丁R,林焕泰。中国新冠肺炎疫情早期传播中的公众参与和政府响应:基于社交媒体数据的信息流行病学研究J Med Internet Res 2020年5月26日;22(5):e18796 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 沙希GK,德克森A,马吉尔扎克TA。关于推特上COVID-19错误信息的探索性研究。Online Soc Netw Media 2021年3月22日:100104 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 算法与健康错误信息:亚马逊上疫苗书籍的案例研究。卫生公报2020年5月03日;25(5):394-401。[CrossRef] [Medline]
- Dubé E, Vivion M, MacDonald NE。疫苗犹豫、疫苗拒绝和反疫苗运动:影响、影响和影响。2015年1月14(1):99-117。[CrossRef] [Medline]
- Hotez PJ, Nuzhath T, Colwell B.在全球抗击麻疹的斗争中消除疫苗犹豫和其他21世纪社会决定因素。Curr Opin Virol 2020年4月41:1-7。[CrossRef] [Medline]
- Sinnenberg L, Buttenheim AM, Padrez K, Mancheno C, Ungar L, Merchant RM。Twitter作为健康研究的工具:系统综述。Am J Public Health 2017 1月;107(1):e1-e8。[CrossRef] [Medline]
- Kendra RL, Karki S, Eickholt JL, Gandy L.在推特圈中描述抗生素讨论的特点:什么是更大的图景?J Med Internet Res 2015年6月19日;17(6):e154 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Massey PM, Leader A, yomtov E, Budenz A, Fisher K, Klassen AC.应用多种数据收集工具量化人乳头瘤病毒疫苗在推特上的传播。J Med Internet Res 2016 Dec 05;18(12):e318 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- das statistics - portal: statistics, Marktdaten & studen。Statista GmbH是一家。URL:https://de.statista.com/[2021-03-04]访问
- Vidal-Alaball J, Fernandez-Luque L, Marin-Gomez FX, Ahmed W.一种新的公共卫生意见工具,为远程医疗提供洞察:推特民意调查分析。JMIR Form Res 2019年5月28日;3(2):e13870 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- 数字健康和患者安全平台。数字化患者安全。URL:https://digitalpatientsafety.com/[2021-03-19]访问
- Twitter分析、生物搜索等工具。Followerwonk。URL:https://followerwonk.com/[2021-02-20]访问
- 数字健康和患者安全平台。Facebook。URL:https://www.facebook.com/DHPSP[2021-03-19]访问
- 路德维希·玻尔兹曼数字健康和患者安全研究所。LinkedIn。URL:https://at.linkedin.com/company/ludwig-boltzmann-institute-for-digital-health-and-patient-safety[2021-03-19]访问
- 针对社交和现实世界数据的医疗保健分析产品。Symplur。URL:https://www.symplur.com/[2021-02-20]访问
- Crutzen R, Peters GJY, Mondschein C.我们为什么以及如何关注通用数据保护条例。2019年11月34(11):1347-1357。[CrossRef] [Medline]
- Lazarus JV, Ratzan SC, Palayew A, Gostin LO, Larson HJ, Rabin K,等。一项关于COVID-19疫苗潜在接受度的全球调查。Nat Med 2021年2月;27(2):225-228 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Reiter PL, Pennell ML, Katz ML.美国成人对COVID-19疫苗的可接受性:有多少人会接种疫苗?2020疫苗9月29日;38(42):6500-6507 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Schwarzinger M, Watson V, Arwidson P,真主安拉F, Luchini S.法国一个具有代表性的工作年龄人口对COVID-19疫苗的犹豫:基于疫苗特性的调查实验《柳叶刀公共卫生》2021年4月6日(4):e210-e221 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Hacquin AS, Altay S, de Araujo E, Chevallier C, Mercier H.在法国人口的一个具有代表性的大样本中,疫苗犹豫症急剧上升:疫苗犹豫症的原因。PsyArXiv。预印本于2020年11月17日发布在网上。[免费全文] [CrossRef]
- 林超,涂平,贝奇LM。COVID-19疫苗的信心和可接受性:一项快速系统审查。疫苗(巴塞尔)2020年12月30日;9(1):16 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Rhodes A, Hoq M, Measey MA, Danchin M.在澳大利亚接种COVID-19疫苗的意图。《柳叶刀》传染病杂志即将出版。2020年9月14日[免费全文] [CrossRef] [Medline]
- Kreps S, Prasad S, Brownstein JS, Hswen Y, Garibaldi BT, Zhang B,等。与美国成年人接受COVID-19疫苗接种可能性相关的因素。JAMA Netw Open 2020年10月01;3(10):e2025594 [免费全文] [CrossRef] [Medline]
缩写
DHPSP:数字健康和患者安全平台 |
G·埃森巴赫编辑;提交20.03.21;同行评议J Vidal-Alaball, S Martin;对作者12.04.21的评论;修订版收到17.04.21;接受17.04.21;发表29.04.21
版权©Fabian Eibensteiner, Valentin Ritschl, Faisal A Nawaz, Sajjad S Fazel, Christos Tsagkaris, Stefan Tino Kulnik, Rik Crutzen, Elisabeth Klager, Sabine Völkl-Kernstock, Eva Schaden, Maria Kletecka-Pulker, Harald Willschke, Atanas G Atanasov。最初发表在《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2021年4月29日。
这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布,该协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制,前提是要正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原始作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物链接,以及版权和许可信息。