JMIR Infodemiology JMIR Infodemiology 2564 - 1891 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v1i1e32127 34841200 10.2196/32127 原始论文 原始论文 与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为:信息流行病学研究 Eysenbach 冈瑟 Sajjadi 尼古拉斯 健民 一个 劳伦斯 医学博士 1
健康传播研究中心 罗格尔癌症中心 密歇根大学 北校区研究综合大楼16号楼 普利茅斯路2800号。 密歇根州安娜堡,48109 美国 1 734 763 6099 lcan@med.umich.edu
2 https://orcid.org/0000-0001-9861-1800
罗素 丹尼尔米 博士学位 3. https://orcid.org/0000-0002-7243-9317 Mihalcea Rada 博士学位 4 https://orcid.org/0000-0002-0767-6703 培根 伊丽莎白 英里每小时 1 https://orcid.org/0000-0001-9029-8004 霍夫曼 斯科特 博士学位 3. https://orcid.org/0000-0002-4329-7049 Resnicow 博士学位 1 5 https://orcid.org/0000-0003-1416-9627
健康传播研究中心 罗格尔癌症中心 密歇根大学 密歇根州安娜堡 美国 普通医学部 医学院 密歇根大学 密歇根州安娜堡 美国 谷歌 加州山景城 美国 计算机科学与工程系 工程学院 密歇根大学 密歇根州安娜堡 美国 健康行为与健康教育学系 密歇根大学公共卫生学院 密歇根州安娜堡 美国 通讯作者:Lawrence An lcan@med.umich.edu Jan-Dec 2021 12 11 2021 1 1 e32127 15 7 2021 6 8 2021 11 10 2021 13 10 2021 ©Lawrence An, Daniel M Russell, Rada Mihalcea, Elizabeth Bacon, Scott Huffman, Ken Resnicow。最初发表于JMIR信息流行病学(https://infodemiology.www.mybigtv.com), 12.11.2021。 2021

这是一篇基于知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的开放获取文章,该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是原始作品首先发表在JMIR infoepidemiology上,并适当引用。必须包括完整的书目信息,到https://infodemiology.www.mybigtv.com/上原始出版物的链接,以及版权和许可信息。

背景

针对COVID-19的疫苗接种是应对当前大流行的一项重要公共卫生战略。检查与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为可以深入了解公众对COVID-19疫苗接种的认识、担忧和兴趣。

客观的

本研究的目的是描述在美国公共疫苗接种工作开始期间与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为。

方法

我们检查了谷歌Trends从2021年1月1日到2021年3月16日的数据,以确定互联网上疫苗相关搜索的相对搜索量。我们还检查了COVID-19疫苗相关搜索的搜索查询日志数据,并确定了5类搜索:(1)一般或其他信息,(2)疫苗可获得性,(3)疫苗制造商,(4)疫苗副作用和安全性,以及(5)疫苗神话和阴谋信念。在本文中,我们报告了这些不同类别的疫苗相关搜索的比例和趋势。

结果

在2021年第一季度,与COVID-19疫苗相关的所有网络搜索查询的比例从约10%增加到近50% ( P<措施)。大多数COVID-19疫苗查询都涉及疫苗可获得性,包含特定药房名称的查询比例特别显著增加(从6%增加到27%; P= . 01)。与疫苗安全性和副作用相关的查询(<总查询的5%)或特定疫苗相关的神话(<总查询的1%)不常见,并且两种类型的搜索的相对频率在研究期间有所下降。

结论

该研究表明,2021年初与COVID-19疫苗接种相关的在线搜索行为有所增加,与药房疫苗供应相关的搜索比例也有所增加。这些发现与在公共COVID-19疫苗接种工作的初始阶段,公众对接种疫苗的兴趣和意愿有所增加是一致的。

在线健康信息 行为 搜索 新型冠状病毒肺炎 疫苗 infodemiology 互联网 趋势 公共卫生 意识 关注 感兴趣 公共 错误信息 安全 副作用 可用性
介绍

我们目前正处于COVID-19引起的全球大流行之中。在任何时候,特别是在大流行期间,公众获得及时和准确的卫生信息至关重要[ 1- 3.]。互联网是这类健康信息的主要来源[ 4- 7]。对与健康相关的网络搜索行为的分析可以提供关键的洞察力,了解公众对特定健康问题的认识和兴趣,以及他们的健康关注和信息需求、健康经验和与健康相关的意图和行为[ 8- 11]。

信息流行病学是研究“信息在电子媒介,特别是互联网或人群中的分布和决定因素,最终目的是为公共卫生和卫生政策提供信息”的科学[ 8]。迄今为止,已发表了一些与COVID-19大流行有关的信息流行病学研究。其中许多研究发现,与COVID-19相关的一般搜索趋势或特定症状的搜索趋势与COVID-19病例发病率和相关死亡之间存在关联[ 12- 18]。在一些情况下,搜索行为似乎是疾病趋势的有效预测指标。几项研究调查了与covid -19相关的错误信息的发生和传播,这在大流行期间一直是公共卫生挑战[ 19- 25]。另一组研究调查了搜索行为,以深入了解与COVID-19相关的公众意识、兴趣、态度和行为[ 21 26- 28]。Husain等[ 27研究发现,公众对COVID-19的搜索兴趣增长更快的国家,在控制疫情方面也往往更有效。

针对COVID-19的疫苗接种是结束大流行的一项重大公共卫生战略[ 29]。截至2021年春季,已有一些有效的COVID-19疫苗问世,大大降低了COVID-19相关疾病、住院和死亡的风险[ 30.]。了解公众对COVID-19疫苗的认识和兴趣以及接种意愿对于帮助指导疫苗接种工作至关重要。不幸的是,疫苗犹豫很常见,并对成功的疫苗接种工作构成重大障碍[ 31]。信息流行病学方法可以为了解公众对COVID-19疫苗接种的认识、兴趣、关注和意图提供潜在的重要见解。迄今为止,很少有关于COVID-19疫苗的信息流行病学研究[ 32 33]。为了解决这一关键差距,我们使用谷歌趋势数据检查了相对搜索量,并使用搜索查询日志捕获了2021年第一季度用户与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为。

方法 研究设计

本研究描述了2021年第一季度用户通过谷歌搜索引擎对COVID-19疫苗相关搜索的在线搜索行为。b谷歌是美国占主导地位的搜索引擎,截至2021年1月,约占美国总搜索量的89% [ 34]。我们关注的是2021年1月1日至2021年3月16日这段时间,这段时间是美国食品和药物管理局(FDA)对辉瑞和Moderna COVID-19疫苗的初步紧急使用授权以及公众疫苗接种工作开始之后。

数据源 谷歌趋势

谷歌Trends提供开放访问与谷歌搜索引擎特定词的搜索量相关的时间序列数据[ 35]。搜索查询量被归一化为百分比刻度(0%到100%),以提供相对搜索量(RSV)的度量,其中100%对应于特定主题在任何给定时间框架内搜索量的峰值。通过同时搜索多个术语,我们能够比较不同术语的RSV。在本报告中,我们重点关注美国COVID-19疫苗相关搜索的谷歌趋势数据。

查询日志

搜索引擎查询日志记录了用户在进行网上搜索时使用的特定语言,并可从中了解用户的资讯需求和兴趣,以及这些需求和兴趣随时间的变化情况[ 36- 38]。为了更详细地研究COVID-19疫苗相关的搜索行为,我们从谷歌搜索查询日志中编译了匿名数据。也就是说,我们检查了在搜索期间(2021年1月1日至2021年3月16日)在美国进行的英语查询的完整样本。我们只收集了包含“COVID”和“疫苗”这两个词的查询。该数据集在抽样期间包含超过4540万个查询,这表明当人们搜索有关COVID-19疫苗的信息时,他们使用的常见查询数量相当有限。例如,与COVID-19相关的前150个最常见查询约占数据集中所有查询的一半。搜索查询的数量分布如图所示 图1。从该图中可以看出,少量查询占整体查询量的很大比例。查询量分布曲线基本上在前1000个最常见的查询之后变得渐近。为了创建这个搜索查询日志数据集,我们收集了研究期间每天最常见的5000个与COVID-19疫苗相关的搜索查询。

与“COVID-19疫苗”相关的1000个最常见搜索查询的频率分布。

指标 概述

本研究感兴趣的指标基于谷歌Trends和搜索查询日志数据集。具体的谷歌趋势指标包括(1)与COVID-19和COVID-19疫苗相关的任何搜索的RSV比较,(2)自2005年以来“疫苗”一词的一般RSV,以及(3)搜索查询日志中确定的特定疫苗神话和阴谋信念的RSV比较。

我们对搜索查询日志数据集的主要兴趣是检查不同类型的COVID-19疫苗相关搜索的分布和趋势。我们使用以下步骤开发了COVID-19疫苗搜索查询分类器。

步骤1:确定搜索类别

两位研究作者(DMR和LA)对1000个查询的随机样本进行了独立的人工审查,以确定共同的主题,以及与每个类别相关的独特术语。两位作者开会审查和解决任何分歧,并就这两个类别和有关条款达成完全一致。基于这一综述,我们确定了以下搜索查询类别:(1)疫苗可获得性,(2)疫苗制造商或制造商,(3)疫苗副作用或安全性,(4)疫苗神话或阴谋信念,以及(5)一般或其他疫苗相关搜索。每个搜索类别、相关搜索词和示例的定义见 表1。由于药店是COVID-19疫苗的主要分销渠道,我们还创建了疫苗可获得性查询的子类别,询问与药店相关的COVID-19疫苗(例如,包括特定连锁药店的名称)。

COVID-19疫苗相关搜索查询类型。

类别 定义 相关的条款 特定查询的示例
可用性 查询包含一个术语或短语,用于确定可能提供COVID-19疫苗的地点或时间 美国州、县或市的名称,提供COVID-19疫苗的组织或特定地点(如药房、医院或卫生系统、疫苗接种点)的名称,何时或何处获得COVID-19疫苗 "纽约州covid疫苗","加州covid疫苗","佛罗里达州covid疫苗","我附近的covid疫苗","哪里可以获得covid疫苗"," cvs covid疫苗"," covid疫苗rite-aid ", " covid疫苗预约","我什么时候可以获得covid疫苗"
制造商或制造商 包含COVID-19疫苗生产商或制造商名称的查询 不同COVID-19疫苗的名称,开发或生产不同疫苗的公司或组织的名称 "辉瑞疫苗" "现代疫苗" "强生疫苗" "强生疫苗"
副作用或安全性 包含与COVID-19疫苗副作用或安全性相关的一般或特定术语的查询 副作用、安全性、特定疫苗相关的担忧和关注 “covid疫苗副作用”、“covid疫苗安全性”、“covid疫苗反应”、“孕妇covid疫苗”、“covid疫苗血凝块”、“covid疫苗问题”、“covid疫苗发热”、“covid疫苗过敏”
神话或阴谋 包含与COVID-19疫苗神话或阴谋信念相关的一般或特定术语的查询 特定的神话或阴谋信仰 “covid疫苗不育”、“covid疫苗会改变dna吗”、“covid疫苗微芯片”、“我能从疫苗中获得covid吗”、“covid疫苗5G”
一般或其他 与COVID-19疫苗相关的查询,不包含任何附加术语或与上述任何类别无关的术语 COVID-19疫苗或疫苗接种或上述以外的其他主题 “covid疫苗”、“covid疫苗”、“冠状病毒疫苗”、“covid疫苗更新”、“covid疫苗接种率”
步骤2:确定与每个搜索类别相关的术语

然后,一位研究作者(LA)手动审查了5000个查询的额外随机样本,以确定可能与每个搜索类别相关联的任何其他术语。我们与其他作者(DMR、KR和RM)讨论了这一综述的结果,以创建与每个搜索类别相关的唯一搜索查询词的最终列表。

步骤3:创建并应用搜索查询分类器

我们创建了一个基于规则的分类器,该分类器根据一组唯一相关术语的存在将查询分配给5个类别中的一个或多个,同时考虑拼写中的常见变化。一些搜索查询包含与多个类别相关联的术语,这些查询在每个适当的类别中单独计数。例如,对“Pfizer covid vaccine CVS”的搜索将被视为与疫苗可用性相关的查询(给定存在特定药房的名称),也将被视为与疫苗制造商H相关的查询(给定存在特定疫苗制造商的名称)。

步骤4:评估搜索查询分类器的性能

该分类器能够对整个COVID-19疫苗搜索查询日志数据集中90%的查询进行分类。其余10%的未分类查询表示对其他疫苗相关信息的搜索(例如,“covid疫苗接种率”或“covid疫苗持续多长时间”),并标记为“其他”,并作为“一般或其他”搜索类别的一部分。应用分类器后,由2位作者(DMR和LA)分别对1000个带有分类器结果的搜索查询进行随机抽样,以评估分类器的准确性。这些作者会面以解决人工审查中的任何差异,并使用该审查的结果来计算每个搜索类别的分类器的精度和召回率。分类器在所有搜索查询类别中表现良好,准确率为99.8%至100%,召回率超过99.5%。

分析

基于搜索查询日志数据集,我们采用线性回归来检验不同类型COVID-19疫苗相关搜索比例随时间的时间趋势。在学习期间的每一周,我们计算出每个兴趣类别对应的比例。在这些分析中检查的比例符合上述类别。在每个类别中,COVID-19疫苗相关搜索的比例作为单独线性回归模型的因变量。在这些模型中,时间(即,从研究周期开始的周数)作为自变量来检验随时间变化的趋势的重要性。

伦理审查

这是由密歇根大学机构审查委员会审查的,并根据其使用开放获取和匿名汇总数据判断为豁免。

结果 概述

与COVID-19和COVID-19疫苗相关的任何搜索的相对搜索量显示在 图2。这一数字显示,在研究期间,与COVID-19疫苗相关的搜索量的相对数量明显增加。

在2021年1月初,所有与covid -19相关的查询中约有10%与疫苗有关。到2021年3月,与covid -19相关的所有搜索中,近50%与疫苗有关。计算线性回归,根据样本期间的每日变化预测COVID-19疫苗的查询比例。存在显著的线性回归模型(df=103; R2 = 0.76;时间的贝塔系数= 0.31; P<.001),表明在研究期间COVID-19疫苗查询的RSV增加。

图3为疫苗相关搜索兴趣水平提供了更广泛的历史背景。下图显示了2005年1月至2021年第一季度“疫苗”一词的相对搜索量。2009年10月与疫苗相关的搜索量出现小高峰,与H1N1流感流行同时发生[ 39]。2021年初与疫苗相关的搜索量峰值是2009年之前峰值的几倍。

基于搜索查询日志数据的不同类型COVID-19疫苗相关查询的比例和趋势细分如下 图4。不同类别COVID-19疫苗相关搜索的比例趋势如下。

2020年9月至2021年3月期间,“COVID”(蓝色)和“COVID疫苗”(红色)的相对搜索量(RSV)。

2005年1月至2021年3月“疫苗”一词的相对搜索量。

不同类别COVID-19疫苗搜索查询的趋势:(A)总体可获得性和药房,(B)疫苗制造商,(C)副作用和安全性,以及(D)神话和阴谋信念。

疫苗可用性

在研究期间,大多数搜索被归类为与疫苗可获得性有关,具体比例为每周55%至69% ( 图4A).在研究期间,疫苗可获得性搜索的高比例是一致的。线性回归显示,在研究期间,与疫苗可获得性相关的查询比例的时间趋势不显著(df=8; R2 = 0.19;时间贝塔系数= 0.81; P= .20)。

在研究期间,与药房相关的搜索子类别大幅增加。包含特定药房名称的COVID-19疫苗相关查询的比例从研究开始时的5.9%增加到研究结束时的27.2% ( 图4A)。线性回归显示该变化的时间趋势为正且显著(df=8; R2 = 0.56;时间的Beta系数=2.51; P= . 01)。

疫苗生产厂家

在同一时期,与疫苗制造商相关的搜索(如辉瑞、Moderna、杨森或强生)的比例平均为10.4%。线性回归显示,在研究期间,与疫苗制造商相关的搜索比例的时间趋势不显著(df=8; R2 = 0.38;时间贝塔系数= 0.61; P= 0。06)。

副作用及安全性

与COVID-19疫苗副作用或安全性相关的搜索比例相当小,在研究期间,这一比例实际上略有下降(从5.7%降至4.2%)。线性回归显示,在研究期间,与疫苗副作用或安全性相关的查询比例呈负时间趋势(df=8; R2 = 0.51;时间的贝塔系数= -0.23; P= .02点)。

神话

在研究期间,包括提及与COVID-19疫苗相关的神话或阴谋的COVID-19疫苗相关查询的总体比例相当低。在研究期间,这一比例实际上略有下降(从0.4%降至0.1%)。线性回归显示,在研究期间,与疫苗神话或阴谋信念相关的查询比例呈负时间趋势(df=8; R2 = 0.58;时间贝塔系数= -0.01; P= . 01)。与特定神话或阴谋信念相关的搜索包括与COVID-19疫苗和(1)不孕症、(2)可能导致DNA变化、(3)5G和疫苗、(4)微芯片以及(5)从疫苗本身感染COVID-19相关的搜索。谷歌趋势RSV与这些特定的神话和阴谋主题相关的搜索呈现在 图5。该图显示,与COVID-19疫苗、“不孕症”和“DNA”相关的搜索是最常见的与疫苗相关的搜索。

谷歌与特定COVID-19疫苗神话和阴谋信念相关的查询的相对搜索量趋势(红色:疫苗+ DNA,蓝色:疫苗+生育能力,绿色:疫苗+微芯片,金色:疫苗+ 5G,紫色:“来自疫苗的COVID”)。

讨论 主要研究结果

本研究报告了从2021年第一季度开始,美国与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为。在此期间,有关COVID-19疫苗信息的在线搜索量明显增加,与疫苗可获得性相关的搜索比例一直很高。网络搜索行为受到外部事件和相关媒体报道的强烈影响[ 40 41]。可能是在线搜索行为观察模式驱动因素的关键事件包括美国FDA对3种不同疫苗的紧急使用授权(即,辉瑞公司于2020年12月11日,Moderna于2020年12月18日,强生公司于2021年2月26日)和公共疫苗接种工作的开始。在此期间,网上登记也是预约接种疫苗的主要手段之一。包含特定药店名称的COVID-19疫苗搜索比例的特别显著上升,与美国将药店作为疫苗接种地点的国家战略相一致。

我们将这些与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为模式,特别是与药房相关的搜索量的增加,解释为研究期间美国人口接种疫苗的准备和意图增加的迹象。这一解释与美国全国跟踪调查的结果一致,该调查显示,在研究期间,接种疫苗的意愿也有类似的增加。具体而言,凯撒家庭基金会COVID-19跟踪调查显示,在研究期间,已经接种疫苗或希望尽快接种疫苗的美国成年人比例从不到40%增加到60%以上[ 42]。与COVID-19疫苗相关的在线搜索量的增加也与全国调查结果一致,调查结果显示,在同一时期,报告自己“掌握了关于何时何地接种疫苗的足够信息”的美国成年人比例有所增加。 42]。

考虑如何解释我们关于COVID-19疫苗副作用和安全性信息的在线搜索行为的研究结果是有趣的。在研究期间进行的全国调查显示,在大多数尚未接种疫苗的成年人中,有相当大比例的人担心COVID-19疫苗的长期影响(68%)、COVID-19可能产生严重副作用(59%)或疫苗可能不安全(55%)[ 43]。鉴于对COVID-19疫苗副作用和安全性的担忧普遍存在,针对这些主题的疫苗相关搜索比例相对较低且时间趋势不断下降,这有点令人惊讶。与副作用或安全性相关的COVID-19疫苗相关搜索比例较低,可能是由于在那些对接种疫苗犹豫不决的人中,主动搜索这些方面信息的比例相对较低,在那些高度渴望接种疫苗的人中,主动在网上搜索疫苗预约,或者这些因素的某种组合。在这种情况下(一部分人积极搜索信息,而另一部分人则不然),与不同主题相关的搜索的相对频率似乎不能很好地代表公众对这些主题的关注或兴趣程度。

我们关于与COVID-19疫苗神话或阴谋论相关的在线搜索频率的研究结果可以类似地解释。不幸的是,关于COVID-19疫苗神话的信念,或至少是不确定性,很普遍。在本研究的同一时期,全国调查显示,未接种疫苗的美国成年人中有34%相信或不确定一个或多个与COVID-19疫苗相关的常见神话[ 43]。然而,与此同时,我们发现,与COVID-19疫苗相关的在线搜索中,只有不到1%涉及这些主题,而且这一比例在研究期间实际上有所下降。这些发现表明,许多相信或不确定COVID-19疫苗神话的人并没有积极地在网上寻求更多信息来帮助澄清他们的理解。尽管基于对搜索行为的分析,可能很难推断出特定COVID-19疫苗神话的人群流行程度,但相对搜索量可能有助于评估哪些特定神话更常见或更不常见。例如,我们对特定疫苗神话的RSV比较,对网络上COVID-19疫苗错误信息的直接评估以及国家人口调查的结果表明,对COVID-19疫苗相关不孕的担忧是最常见的[ 33 43]。

限制

在解释本研究结果时需要考虑几个限制。首先,重要的是要承认这些发现是基于对美国搜索行为的分析,并且可能受到该国特定疫苗批准和分发计划的影响。未来需要开展工作,以确定各国与covid -19相关的疫苗搜索行为可能有何不同。其次,这些结果仅适用于使用谷歌搜索引擎执行的搜索查询。虽然谷歌在美国是占主导地位的搜索引擎,但未来的工作需要了解这里描述的搜索行为与其他搜索引擎或其他平台的相似或不同之处。例如,社交媒体已被确定为接触与covid -19相关的错误信息的主要来源。我们发现,对COVID-19疫苗神话和阴谋信念的积极搜索率相对较低,这可能适用于社交媒体平台内的搜索行为,也可能不适用。第三,重要的是要承认我们识别和定义搜索主题和类别的方法的主观性。其他团队当然可以选择以其他方式识别或定义搜索类别(或子类别)。第四,关于相关性,我们也承认,我们对在线搜索行为的观察模式的解释存在不确定性,这些模式代表了研究人群接种COVID-19疫苗的兴趣或意图的增加。 Although we believe the major study finding that a large increase specifically in pharmacy-related COVID-19 vaccine queries strongly suggests active searching on the web for the vaccine, future work that directly assesses users' information needs (eg, near-time or real-time surveys) would be needed to confirm this interpretation. Finally, it is important to note that the results presented here are based on the aggregate search volume measured at the population level. We, therefore, are not able to determine the degree to which changing patterns in online search behavior are due to changes in the number of individuals performing a specific search, or due to an increase in the number of searches performed by specific individuals, or some combination of these factors.

结论

尽管存在这些局限性,但本文的研究结果为使用信息流行病学方法评估COVID-19疫苗相关兴趣和意图提供了重要信息。在研究期间,与COVID-19疫苗相关的在线搜索行为表明,疫苗的公共利益可能达到历史最高水平。此外,与疫苗相关的特定类型搜索(例如,与特定药房相关的搜索增加,与疫苗副作用相关的搜索减少)与疫苗犹豫减少和更大的接种意愿相一致。某些类型的搜索(例如COVID-19疫苗神话和阴谋论)的发生率相对较低,这表明许多缺乏或不确定关键疫苗相关信息的个人没有积极参与在线搜索以满足其信息需求。鼓励更积极地寻求信息,同时对网络上的健康信息进行批判性评估,可能是打击关于COVID-19疫苗的错误信息、提高普通人群对疫苗的信心和接种意愿的重要战略。

缩写 食品及药物管理局

美国食品药品监督管理局

RSV

相对搜索量

没有宣布。

Brørs G 诺曼 CD Norekval TM 电子卫生知识普及在2019冠状病毒病疫情及其后的重要性日益凸显 [J]中华心血管病杂志 2020 08 15 19 6 458 461 10.1177 / 1474515120941307 32667217 PMC7480020 YY 沪元 HYL WT SYS COVID-19大流行、信息流行和电子卫生素养的作用 Int J Nurs Stud 2020 08 108 103644 10.1016 / j.ijnurstu.2020.103644 32447127 s0020 - 7489 (20) 30128 - 0 PMC7255119 Eysenbach G 如何对抗信息泛滥:信息泛滥管理的四大支柱 J Med Internet Res 2020 06 29 22 6 e21820 10.2196/21820 32589589 v22i6e21820 PMC7332253 大米 再保险 因特网健康信息搜索的影响、使用和结果:来自Pew调查的多变量结果 国际医学通报 2006 01 75 1 8 28 10.1016 / j.ijmedinf.2005.07.032 16125453 s1386 - 5056 (05) 00146 - 2 bangert LR 格里芬 J 变硬 K Rutten LJ 家庭照顾者健康信息寻求行为:健康信息全国趋势调查分析 JMIR老化 2019 01 14 2 1 e11237 10.2196/11237 31518309 v2i1e11237 PMC6714999 Kontos E 布莱克 KD WS Prestin 一个 电子医疗使用的预测因素:来自2012年健康信息全国趋势调查的数字鸿沟见解 J Med Internet Res 2014 07 16 16 7 e172 10.2196 / jmir.3117 25048379 v16i7e172 PMC4129114 谢尔曼 LD 帕特森 女士 可以喝 一个 Wigfall LT 使用数字健康信息寻求慢性病男性患者的健康信息:来自健康信息国家趋势调查的数据 男士健康吗 2020 01 23 14 1 1557988320901377 10.1177 / 1557988320901377 31973642 PMC6984431 Eysenbach G 信息流行病学和信息监测:一套新兴的公共卫生信息学方法框架,用于分析互联网上的搜索、交流和出版行为 J Med Internet Res 2009 03 27 11 1 e11 10.2196 / jmir.1157 19329408 v11i1e11 PMC2762766 Stephens-Davidowitz 年代 谷歌搜索可以帮助我们发现新出现的COVID-19疫情 《纽约时报》 2020 04 05 2021-10-28 https://www.nytimes.com/2020/04/05/opinion/coronavirus-google-searches.html Vasconcellos-Silva 公关 卡瓦略 DBF Trajano V 德拉罗克 LR 泽田师傅 ACMB Juvanhol 利用谷歌趋势数据研究巴西公众对乳腺癌筛查的兴趣:为什么不选择一个粉红色的二月? 公共卫生监测 2017 04 06 3. 2 e17 10.2196 / publichealth.7015 28385679 v3i2e17 PMC5399222 金斯堡 J Mohebbi MH 帕特尔 RS 布拉姆 l Smolinski 女士 才华横溢的 l 利用搜索引擎查询数据检测流感流行 自然 2009 02 19 457 7232 1012 4 10.1038 / nature07634 19020500 nature07634 Badell-Grau 类风湿性关节炎 袖口 摩根大通 凯利 英国石油公司 Waller-Evans H Lloyd-Evans E 调查covid-19大流行中反应性在线搜索的流行情况:信息监测研究 J Med Internet Res 2020 10 27 22 10 e19791 10.2196/19791 32915763 v22i10e19791 PMC7595752 希金斯 TS 亚历山大-伍尔兹 沙玛 D 维生 EA 鲁贝尔 K 司法院 鼻涕军联盟 在线搜索引擎趋势与COVID-19发病率的相关性:信息流行病学研究 公共卫生监测 2020 05 21 6 2 e19702 10.2196/19702 32401211 v6i2e19702 PMC7244220 吉梅内斯 AJ Estevez-Reboredo RM 桑特 拉莫斯 V 西班牙COVID-19症状相关谷歌搜索与当地COVID-19发病率:相关性研究 J Med Internet Res 2020 12 18 22 12 e23518 10.2196/23518 33156803 v22i12e23518 PMC7757783 Mattiuzzi C 里皮 G 美国COVID-19及其症状谷歌搜索量预测疾病流行病学分析 《生物医学 2020 12 04 92 1 e2021064 10.23750 / abm.v92i1.11070 33682813 PMC7975921 Mavragani 一个 在欧洲追踪COVID-19:信息流行病学方法 公共卫生监测 2020 04 20. 6 2 e18941 10.2196/18941 32250957 v6i2e18941 PMC7173241 拉詹 一个 谢拉夫 R 棕色(的) RS Sharaiha RZ Lebwohl B 年代 美国胃肠道症状搜索查询兴趣与COVID-19诊断的关联:信息流行病学研究 公共卫生监测 2020 07 17 6 3. e19354 10.2196/19354 32640418 v6i3e19354 PMC7371406 Effenberger Kronbichler 一个 胫骨 迈耶 G Tilg H Perco P COVID-19大流行与互联网搜索量的关联:谷歌趋势分析 国际传染病 2020 06 95 192 197 10.1016 / j.ijid.2020.04.033 32305520 s1201 - 9712 (20) 30249 - 6 PMC7162745 程ydF4y2Ba B 程ydF4y2Ba X J K B W Y F N J 中国新冠肺炎疫情期间谣言的传播与辟谣:信息流行病学研究 J Med Internet Res 2021 02 15 23 2 e22427 10.2196/22427 33493124 v23i2e22427 PMC7886374 哥特 D 雪莱 CD 帕瑞克豪 N 皮特 T 沃森罗斯 C 飞兆 G Vaquera查韦斯 纽约 Daughton 基于“增大化现实”技术 “我想我会先分享”和其他来自COVID-19信息大流行的阴谋论推文:探索性研究 公共卫生监测 2021 04 14 7 4 e26527 10.2196/26527 33764882 v7i4e26527 PMC8048710 Z F X H 马丁 年代 拉森 H l 对COVID-19疫情的公众意识、谣言和行为反应的跨国比较:信息流行病学研究 J Med Internet Res 2020 08 03 22 8 e21143 10.2196/21143 32701460 v22i8e21143 PMC7402643 Nsoesie EO 凯撒 N 穆勒 Ozonoff 一个 COVID-19错误信息在八个国家传播:指数增长模型研究 J Med Internet Res 2020 12 15 22 12 e24425 10.2196/24425 33264102 v22i12e24425 PMC7744144 Rovetta 一个 Bhagavathula 作为 意大利covid -19相关网络搜索行为和信息态度:信息流行病学研究 公共卫生监测 2020 05 05 6 2 e19374 10.2196/19374 32338613 v6i2e19374 PMC7202310 Rovetta 一个 Bhagavathula 作为 COVID-19全球信息流行病学:b谷歌网络搜索和Instagram标签分析 J Med Internet Res 2020 08 25 22 8 e20673 10.2196/20673 32748790 v22i8e20673 PMC7458585 Sajjadi Nowlin W Nowlin R 温格 D 比尔 JM 瓦萨尔 哈特韦尔 美国互联网在COVID-19疫苗错误信息后搜索“不孕” J骨科医学 2021 04 12 121 6 583 587 10.1515 / jom - 2021 - 0059 33838086 jom - 2021 - 0059 Z Z 一个 COVID-19信息大流行:分析污名化搜索词的信息流行病学研究 J Med Internet Res 2020 11 16 22 11 e22639 10.2196/22639 33156807 v22i11e22639 PMC7674145 侯赛因 布里格斯 B Lefebvre C 克莱因 DM Stopyra 摩根大通 O ' brien MC Vaithi R 吉尔摩 年代 乡下人 C 美国公众对COVID-19的兴趣波动:谷歌趋势搜索数据的回顾性分析 公共卫生监测 2020 07 17 6 3. e19969 10.2196/19969 32501806 v6i3e19969 PMC7371405 Husnayain 一个 垫片 E Fuad 一个 电子商务 了解韩国社区对COVID-19疫情的风险认知:信息流行病学研究 J Med Internet Res 2020 09 29 22 9 e19788 10.2196/19788 32931446 v22i9e19788 PMC7527166 COVID-19疫苗接种 疾病控制和预防中心 2021-07-07 https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/index.html COVID-19疫苗产品信息 疾病控制和预防中心 2021-07-07 https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/info-by-product/index.html 年代 舒尔曼 K 超越政治——在美国推广Covid-19疫苗接种 [英]医学 2021 02 18 384 7 e23 10.1056 / nejmms2033790 Pullan 年代 戴伊 COVID-19时期的疫苗犹豫和反疫苗接种:谷歌趋势分析 疫苗 2021 04 01 39 14 1877 1881 10.1016 / j.vaccine.2021.03.019 33715904 s0264 - 410 x (21) 00287 - 5 PMC7936546 伊斯兰教 女士 卡迈勒 卡比尔 一个 南部 戴斯。莱纳姆: 上海 哈桑 多发性骨髓瘤 Sarkar T Sharmin 年代 达斯 年代 罗伊 T al - MGD Chughtai AA Homaira N 希尔 H COVID-19疫苗谣言和阴谋论:需要对错误信息进行认知接种以提高疫苗依从性 《公共科学图书馆•综合》 2021 5 12 16 5 e0251605 10.1371 / journal.pone.0251605 33979412 玉米饼- d - 21 - 06301 PMC8115834 美国搜索引擎市场份额- 2021年6月 全局统计-统计计数器 2021-07-07 https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share/all/united-states-of-america Arora VS 麦基 Stuckler D 趋势:卫生和卫生政策研究的机会和限制 卫生政策 2019 03 123 3. 338 341 10.1016 / j.healthpol.2019.01.001 30660346 s0168 - 8510 (19) 30001 - 6 Silvestri F 挖掘查询日志:将搜索使用数据转化为知识 信息检索的基础与趋势 2009 11 29 4 1 - 2 1 174 10.1561 / 1500000013 Kulkarni 一个 Teevan J Svore K 杜迈 理解时态查询动态 WSDM的11 2011 第四届ACM网络搜索与数据挖掘国际会议论文集 2011年2月 中国香港 计算机协会 167 176 10.1145/1935826.1935862 杜迈 年代 杰弗里斯 R 奥尔森 J 凯洛格 W 通过日志数据分析了解用户行为 人机交互中的认知方式 2014 纽约 斯普林格出版社 349 72 马利克 Gumel 一个 汤普森 闲逛 T 马哈茂德 SM “谷歌流感趋势”和急诊科分类数据预测了2009年马尼托巴省的H1N1流感大流行 公共卫生 2011 7 1 102 4 294 297 10.1007 / bf03404053 Sousa-Pinto B 为由 一个 Czarlewski W 为由 JM 晶澳 Bousquet J 评估媒体报道对covid -19相关bbb的影响趋势数据:信息流行病学研究 J Med Internet Res 2020 08 10 22 8 e19611 10.2196/19611 32530816 v22i8e19611 PMC7423386 黄齐Dagher 年代 蹩脚的 G Hubiche T Ezzedine K Duong 助教 媒体报道和政府政策对COVID-19皮肤症状相关b谷歌查询的影响:信息流行病学研究 公共卫生监测 2021 02 25 7 2 e25651 10.2196/25651 33513563 v7i2e25651 PMC7909455 KFF COVID-19疫苗监测:2021年3月 凯撒家庭基金会 2021 2021-10-07 https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/poll-finding/kff-covid-19-vaccine-monitor-march-2021/ KFF COVID-19疫苗监测:2021年1月 凯撒家庭基金会 2021 01 21 2021-10-07 https://www.kff.org/report-section/kff-covid-19-vaccine-monitor-january-2021-vaccine-hesitancy/
Baidu
map