JPH JMIR公共卫生监测 JMIR公共卫生和监视 2369 - 2960 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v5i4e13212 31596248 10.2196/13212 原始论文 原始论文 日本网络搜索与保湿霜处方之间的关系:回顾性观察研究 Eysenbach 冈瑟 Gianfredi Vincenza Yen-Yuan Mimura Wataru 气道 1 https://orcid.org/0000-0001-5704-343X Akazawa 他说 英里每小时,博士 1
公共卫生和流行病学系 明治药科大学 2-522-1西城,清濑 东京,204 - 8588 日本 81 424958932 makazawa@my-pharm.ac.jp
https://orcid.org/0000-0002-4112-6035
公共卫生和流行病学系 明治药科大学 东京 日本 通讯作者:Manabu Akazawa makazawa@my-pharm.ac.jp Jul-Sep 2019 8 10 2019 5 4 e13212 20. 12 2018 27 4 2019 30. 5 2019 2 8 2019 ©Wataru Mimura, Manabu Akazawa。最初发表于《JMIR公共卫生与监测》(http://publichealth.www.mybigtv.com), 2019年10月8日。 2019

这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR公共卫生和监测上的原创作品。必须包括完整的书目信息,http://publichealth.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

在日本,肝素是一种治疗皮肤病的药物,如特应性皮炎和皮肤干燥。随着互联网博客推荐将肝素用作化妆品,类肝素的处方越来越多。

客观的

这项研究旨在调查保湿霜使用的处方趋势,并分析其与互联网搜索的关系。

方法

我们使用索赔数据库来确定日本仅使用肝素类药物处方的药房索赔。此外,我们使用谷歌Trends来获取2007年10月1日至2017年9月31日期间的互联网搜索数据。为了分析肝素类药物处方与互联网搜索之间的关系,我们对每个时间序列执行了自回归集成移动平均方法。

结果

我们确定了155,733名使用肝素类药物的患者。处方数量从2011年开始增加,相关互联网搜索从2012年开始增加。互联网搜索与总肝素处方显著相关(相关系数= 0.25, P= .005)。此外,在谷歌趋势中,互联网搜索与20-59岁人群的肝素类药物处方显著相关,滞后- 1个月(相关系数= 0.30, P=措施)。

结论

与肝素类处方相关的谷歌搜索显示出季节性模式,并在过去几年中逐渐增加。谷歌搜索量与处方趋势呈正相关。此外,在特定年龄组(20-59岁),处方随着互联网搜索量的增加而增加。这些结果表明,人们在互联网上获得了与健康相关的信息,这影响了他们的行为和处方请求。

互联网 保湿霜 heparinoid 谷歌趋势 时间序列分析 infodemiology
简介

在日本,类肝素是一种透皮药物(如乳霜、软膏、乳液、喷雾或凝胶),用作消炎辅助剂、血液循环促进剂和保湿剂[ 1].一般用于血管功能不全、冻疮、增生性瘢痕疙瘩瘢痕、进行性掌型角化症、脂肪变性、创伤后肿痛等引起的血栓性静脉炎、疼痛及炎症性疾病[ 2].日本特应性皮炎指南指出,干燥皮肤应使用亲水和吸水软膏,包括尿素、肝素和水溶性胶原蛋白[ 3.].因此,在15岁以下的患者中,约70%的人需要使用保湿霜或保护剂[ 4],但日本保湿霜处方的长期趋势仍然未知。

2017年10月,类肝素处方的增加在日本成为新闻。这是因为全国健康保险协会联合会提出,如果肝素只用于皮肤干燥的患者,则应从保险中取消。 5].处方数量的增加被认为是因为博客或社交媒体推荐使用保湿霜作为化妆品。然而,这是否归因于通过互联网传播信息尚不清楚。

互联网是搜索信息的重要工具。在日本,83.5%的人在2016年使用过互联网[ 6].特别是在过去几年中,20-59岁人群的使用比例超过了90%。此外,世界各地许多人使用互联网寻求与疾病和药物有关的健康信息[ 7- 11].他们寻求这些信息来了解他们目前的健康状况,他们的疾病,其他人的疾病,或处方药,这样他们就能够与他们的医生沟通。 11- 13].这会增加他们的知识、满意度和信心,并减少他们的焦虑和压力。根据2007年的一项研究,虽然电视(60.1%)及报纸(50.3%)是获取健康相关资讯的主要来源,但个人电脑(23.8%)及流动电话(6.0%)也是透过互联网获取有关资讯的重要工具[ 14].我们可以很容易地猜测,自从2007年互联网的进一步发展,现在有更多的人在使用互联网。

研究显示,在互联网上搜索与健康相关的信息,与不搜索相关信息的人相比,对寻求此类信息的人访问卫生专业人员的频率有积极影响[ 15].健康相关信息的寻求影响了个人对卫生保健服务的需求,提高了卫生保健的利用率。然而,许多人可透过互联网获取和传播资讯,而不论有关健康的资讯是否正确[ 16 17].这一研究领域被称为信息流行病学,它确定信息的分布和模式,并评估知识和健康行为的后续变化。有时,在实际健康行为发生变化之前,网上的健康寻求行为就已经发生了[ 17 18];我们可以从各种渠道获得关于这种寻求健康行为的数据,比如互联网搜索引擎、博客或社交媒体[ 19].谷歌方便使用谷歌趋势分析搜索查询[ 20.,这是分析此类数据最常用的工具之一;它已被用于分析搜索查询和各种主题之间的关联。例如,利用互联网搜索结果进行了以下主题的研究:预测流感和感染[ 21 22],即抑郁症的季节变化[ 23]、某些话题对自杀率的影响[ 24 25],即某些话题的搜索量与癌症发病率之间的关系[ 26]、名人疾病对舆论的影响[ 27],以及监察药物使用情况[ 28].

虽然许多研究都使用了谷歌Trends,但没有一项研究考察了日本互联网搜索和处方之间的关系。因此,本研究的目的是检查处方保湿霜的使用趋势,并分析其与互联网搜索的关系。

方法 要求数据库

我们使用JMDC Inc提供的行政索赔数据库[ 29],该数据库是日本最大的商业数据库之一[ 30.].自2005年以来,该公司持有560万人口的匿名数据,其中包括65岁及以下的个人,以及大公司的员工及其家属。该数据库由住院患者数据、门诊数据、药房数据、诊断程序组合数据和投保人群数据组成。此外,它还包含关于患者特征的匿名数据;根据《国际疾病和相关健康问题统计分类第十版》(ICD-10)的诊断代码;手术;程序;药物处方;医疗机构;成本; and prescription dates. Regarding drug data, it contains the World Health Organization Anatomical Therapeutic Chemical codes, generic drug names, product names, prescription dates, and dispensing dates. The database also includes data regarding insured people; therefore, we were able to not only obtain information about populations, but also determine if patients had changed medical institutions from hospitals to clinics.

我们使用了2007年10月至2017年9月期间的药房数据,因为2017年10月电视和报纸对保湿霜处方的报道有所增加。因此,为了评估处方保湿霜和互联网搜索之间的关系,我们决定使用2007年10月至2017年9月的数据。此外,我们确定了肝素类药物的处方-世界卫生组织解剖治疗化学代码:C05B01。我们只关注肝素类药物处方,因为肝素类药物与其他药物(如抗组胺药)的处方可能不会受到互联网搜索的影响。我们从保险识别号、处方日期和医疗设施定义处方。研究方案由明治药科大学伦理委员会批准(批准文号:2959)。

互联网搜索数据

互联网搜索数据来自谷歌Trends,是谷歌提供的产品。我们在谷歌趋势搜索词中加入了地理和时间范围。搜索趋势数据可用于2004年至2018年4月23日搜索前36小时的数据。搜索结果根据给定主题的搜索量与所有主题的搜索量之比从0到100进行评分。例如,假设我们在一年中每个月获得单词“A”的搜索结果。如果“A”在4月份的搜索频率最高,则4月份的搜索结果得分为100,其他月份的搜索频率相对于4月份的搜索频率进行评分。当我们比较两个单词“A”和“B”时,“A”和“B”都被确定为搜索频率最高的月份。 26].

我们选择了三个我们认为与肝素类最密切相关的搜索词。我们用的是日本人"喜疗妥软膏和(Besoften),这是日本主要含肝素的产品名称。此外,我们进入了“(肝素),这是仿制药的名称。我们于2018年4月23日进行了搜索,并比较了2007年10月1日至2017年9月31日日本谷歌趋势中的这三个词。

统计分析

我们进行了描述性分析,以检查患者特征、每月互联网搜索数据和处方趋势。患者年龄分为3组:0-19岁、20-59岁和≥60岁。这是因为之前的报告显示,20-59岁年龄组使用保湿霜的人数增加了;此外,在过去数年,这些人在互联网用户中所占的比例很高(bb ~ 90%) [ 6 31].如果患者的年龄跨越了两个年龄组(即,他们在研究过程中进入了另一个年龄组),我们将他们纳入年轻组。当超过5%的患者根据ICD-10诊断为皮肤和皮下组织疾病时,我们显示了仅与处方肝素相关的诊断数据。

我们根据参保人口的数据调整了处方时间序列,并显示了每10万人口中的处方。然后我们选择了两个时间序列进行相互关联。在关联时间序列时,我们考虑了时间序列数据中的趋势性和季节性,以避免错误的相关性。为了研究网络搜索和保湿霜处方之间的关系,我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型[ 32].我们使用季节性ARIMA模型,因为历史系列数据显示季节性每年从秋季到冬季增加,从春季到夏季减少。我们使用Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin检验使序列平稳,并使用Akaike信息准则估计模型参数和诊断可接受性。然后,我们使用Ljung-Box检验检验模型的充分性,而不考虑残差之间的自相关。我们对每个残差进行了相互相关分析,以评估两个时间序列之间的关系。

对以下数据进行了相互相关分析:(1)““(喜疗妥)和处方趋势(总数)和(2)互联网搜索趋势”“(喜疗妥)以及20-59岁人群中肝素类药物处方的趋势。所有趋势数据按月计算。我们使用R 3.5.0版本(The R Foundation)进行统计分析。

结果

药房数据显示,2007年10月1日至2017年9月31日期间,704,585名患者(A人群)在服用其他药物的同时服用了肝素。总共有155,733例患者(B人群)只开了类肝素;其中,70,819(45.47%)为男性,84,914(54.53%)为女性(见 图1而且 表1).所有患者的处方总数为289361张;男性为132,850人;女性为156511人。最常见的诊断是皮肤干燥症(ICD-10代码L853),其次是皮炎,未明确(ICD-10代码L309);特应性皮炎,未指明(ICD-10代码L209);以及其他特应性皮炎(ICD-10代码L208)。与A人群的特征相比,B人群中患有皮炎(未指明)和特应性皮炎(未指明)的患者比例下降了50%。

研究流程图。

患者的基线特征。

特征 人群A:服用肝素类药物和其他药物的患者 人群B:只开肝素类药物的患者
总(N = 704585) 男人(n = 327694) 女性(n = 376891) 总(N = 155733) 男人(n = 70819) 女性(n = 84914)
年龄组(年),n (%)
0-19 396761 (56.31) 200973 (61.33) 195788 (51.95) 114503 (73.53) 57572 (81.29) 56931 (67.05)
20 - 59 278625 (39.54) 111891 (34.14) 166734 (44.24) 36421 (23.39) 11194 (15.81) 25227 (29.71)
≥60 29199 (4.14) 14830 (4.53) 14369 (3.81) 4809 (3.09) 2053 (2.90) 2756 (3.25)
诊断,n (%)
皮肤干燥 571167 (81.06) 264301 (80.65) 306866 (81.42) 117450 (75.42) 53117 (75.00) 64333 (75.76)
皮炎,不明 301528 (42.80) 138321 (42.21) 163207 (43.30) 34234 (21.98) 15539 (21.94) 18695 (22.02)
特应性皮炎,未指明 196975 (27.96) 101037 (30.91) 95938 (25.45) 22656 (14.55) 11191 (15.80) 11465 (13.50)
其他特应性皮炎 60584 (8.60) 31581 (9.64) 29003 (7.70) 11769 (7.58) 6073 (8.58) 5696 (6.71)
处方
总N 3350692年 1680423年 1670269年 289361年 132850年 156511年
年龄组(年),n (%)
0-19 2182796 (65.14) 1150733 (68.48) 1032063 (61.79) 226044 (78.12) 113415 (85.37) 112629 (71.96)
20 - 59 1069036 (31.90) 477357 (28.41) 591679 (35.42) 55547 (19.20) 16219 (12.21) 39337 (25.13)
≥60 98860 (2.95) 52333 (3.11) 46527 (2.79) 7770 (2.69) 3225 (2.43) 4545 (2.90)

类肝素处方从2011年开始增加,并在2017年冬季达到峰值(见 图2, b和c)。肝素类药物处方具有季节性,冬季增加。在2007年10月1日到2017年9月31日之间,(喜疗妥软膏)是谷歌趋势中搜索频率最高的三个词 图2, a).此外,”(Besoften)和““(肝素)显示出类似的搜索量。“”的搜索量“(喜疗妥)从2012年开始增加,并在2017年冬季达到顶峰。

趋势数据允许我们为每个时间序列定义一个季节性ARIMA模型。谷歌趋势数据、总处方趋势、20-59岁患者处方趋势符合季节性ARIMA模型(5,1,4和0,1,1;2,1,5和2,1,0;和4,1,5和0,1,1(12)分别)(见 表2).两个时间序列的ARIMA残差的相互相关分析显示正相关(见 表3).总处方数的趋势在0个月后达到峰值,相关系数为0.25 ( P= .005)。20-59岁患者的处方趋势在−1个月后达到峰值,相关系数为0.30 ( P=措施)。

谷歌趋势及处方时间序列数据。(a) 2007年10月至2017年9月三个关键词的谷歌趋势搜索量;搜索量是每个主题的搜索量与所有主题的搜索量之比,从0到100。(b) 2007年10月至2017年9月期间每10万人口中仅使用肝素类药物的处方数量。(c) 2007年10月至2017年9月期间,每10万人口中20-59岁患者仅使用肝素类药物的处方数量。

华宇电脑一个模型参数和Q统计量b

时间序列 模型 另类投资会议c Q统计量 P价值
谷歌趋势””(喜疗妥) 季节性ARIMA(5,1,4和0,1,1)(12) 704 17.7 口径。
处方(总) 季节性ARIMA(2,1,5和2,1,0)(12) 823 19.4 .19
处方(20-59岁患者) 季节性ARIMA(4,1,5和0,1,1)(12) 567 23.3 .055

一个自回归综合移动平均。

b残差自相关的Q统计检验。零假设是24个滞后的自相关性等于零。

cAIC:赤池信息标准。

处方与谷歌趋势之间的相互关联”(喜疗妥)。

处方 滞后(个月) 相关系数 P价值
总计 0 二十五分 .005
患者年龄20-59岁 1 .30 措施
讨论 主要研究结果

结果显示,自2012年以来,肝素类药物的处方增加了,““(喜疗妥乳膏)是谷歌Trends上搜索次数最多的三个词。此外,肝素类药物处方与谷歌Trends网络搜索数据仅存在弱正相关。

既往研究表明,阿莫西林、阿奇霉素、头孢地尼等抗生素的用药时间序列与谷歌趋势存在相关性[ 28].该研究对类肝素处方也有类似的结果。特别是,20-59岁人口的结果与谷歌趋势的−1个月的滞后相关。这意味着这一人群有可能受到互联网的影响,并且/或者他们倾向于在去看医生之前寻求医疗信息。我们无法直接评估这种关系;然而,我们证明了医疗处方和互联网搜索之间的关系。

人们使用互联网搜索与健康相关的信息有很多原因[ 33].例如,它们可以搜索新诊断的健康问题、正在进行的医疗状况、新处方的药物或治疗或与健康相关的知识。因此,人们可以在接受治疗之前或之后搜索[ 34].在这项研究中,谷歌Trends显示““(喜疗妥)是20-59岁患者中与肝素类药物相关的最常搜索词。这一结果表明,人们在获得有关肝素的信息后会去看医生;研究还表明,互联网搜索影响了他们的行为和医生的决策。

在这项研究中,许多人在诊所或医院被开了类肝素,尽管类肝素在药店作为非处方(OTC)药物出售。这可能有几个原因。首先,人们必须获得医生的处方才能获得喜疗妥。虽然人们可以买到含有肝素的OTC药物,但没有处方就买不到喜疗妥。谷歌Trends的结果显示 喜疗妥乳膏是三个词中搜索频率最高的;这可能是人们寻求处方的主要原因。其次,由于日本医疗保健系统的运作方式,一些日本人可能会选择到诊所或医院购买处方药,以便以相对于OTC价格更便宜的价格获得药物。在日本,由于国家健康保险制度,每个人都有某种类型的保险。因此,他们在医院、诊所和药房支付的费用,最多可达总医疗开支的30% [ 35].在过去的问卷调查中,36.1%的患者在就诊前没有考虑使用OTC药物。此外,40.5%的受访者认为到医疗机构就诊较便宜[ 36].当人们选择是否去医疗机构或购买非处方药时,影响他们决定的原因有很多。 37].然而,这可以解释为什么人们去诊所或医院而不是购买非处方药。

患者的医疗决策通过健康信息而改变,无论其可信度如何[ 7 18].之前的一项研究表明,高可信度和无可信度来源的影响没有差异[ 38];对许多消费者来说,判断可信的信息可能很困难。卫生素养被认为是影响卫生行为和卫生信息获取的重要因素[ 39- 41].然而,日本人口的卫生知识普及水平低于欧洲人口。他们得出的结论是,日本很少有可靠、可理解的网站,如MedlinePlus,以及缺乏健康沟通专家和低效的初级卫生保健系统[ 42].此外,一些患者解释说,他们不使用OTC药物,因为他们不知道哪些OTC药物是最高质量的或最适合他们的症状,他们不可信[ 36].这可能意味着人们没有机会学习如何获得正确的信息。因此,开展教育,使人们能够达到较高的互联网卫生素养水平,并具备搜索和判断可信信息的能力,比以往任何时候都更加重要。

2018年10月31日,日本皮肤科协会报告了用于美容目的的医用肝素处方,并表示会员应适当处方;如处方是作美容用途,病人须自行支付药费[ 43].此外,中央社会保险医疗理事会于2018年2月7日制定了两项政策。第一项政策规定,用于促进血液循环和皮肤滋润的化妆品用途的类肝素处方(即肝素钠和类肝素)不得包括在内[ 44].第二条政策规定,检查和支付机构应妥善处理处方。然而,由于缺乏有关肝素类药物处方的证据,处方没有受到限制。因此,这些发现为肝素类药物的处方趋势提供了重要的证据。

限制

这项研究受到了一些限制。例如,JMDC数据库包含大型企业员工及其家庭成员的数据。然而,由于缺乏中小企业雇员、公职人员和个体经营者的数据,结果无法推广到日本更广泛的人群。此外,谷歌和Yahoo是日本使用的主要互联网搜索引擎[ 45],谷歌Trends也不包括所有日本人。然而,谷歌的使用正在增加,因此它可能代表了大多数日本人。此外,谷歌Trends仅显示搜索查询的数据;我们无法获得有关谷歌上的研究词是如何识别和聚合的细节,也无法获得使用特定搜索词获得的信息。这项研究只调查了网络搜索和处方之间的关系。因此,由于缺乏关于态度和处方行为的详细信息,它没有阐明处方增加的原因,也没有说明为美容目的开这种保湿霜的人数有多少。为了阐明这种关系,需要另一种方法;例如,对医生或患者进行的问卷调查可以评估用于美容目的的保湿剂处方。

结论

这是日本第一个关于网络搜索和处方之间关系的研究。分析结果表明,互联网搜索健康相关信息影响肝素类处方,尽管这些变量之间的正相关关系较弱。特别是,20-59岁人群的处方与谷歌趋势的- 1个月滞后相关。寻求基于互联网的信息改变了人们的行为和医生的处方习惯。此外,谷歌趋势定量地显示了人们的兴趣,可以有效地检测药物利用的变化。互联网为病人、医务人员和健康人士提供了有益的信息,以供决策。但是,由于包含了大量的信息,因此不容易区分正确和不正确的信息。

缩写 另类投资会议

赤池信息标准

华宇电脑

自回归综合移动平均

icd -

《国际疾病和有关健康问题统计分类》,第十版

场外

场外交易

MA监督了这项研究,解释了结果,并修改了手稿。WM设计了这项研究并分析了数据。

没有宣布。

电子药品纲要 2018-10-08 喜疗妥软膏 https://www.medicines.org.uk/emc/product/1341/smpc RAD-AR 2018-12-11 药品信息表 http://www.rad-ar.or.jp/siori/english/kekka.cgi?n=36153 片山 Aihara Ohya Y 火箭 H 小村子里 N Shoji 年代 伊藤 山田 H 日本过敏症学会 2017年日本特应性皮炎指南 Allergol Int 2017 04 66 2 230 247 10.1016 / j.alit.2016.12.003 28209325 s1323 - 8930 (16) 30172 - 1 Y Kogure T Kawahara K Yokozeki H 特应性皮炎治疗药物实际处方的经济评估:大规模接收数据中皮肤科和儿科的差异 北京医学 2018 02 45 2 165 174 10.1111 / 1346 - 8138.14133 29168213 全国健康保险协会联合会 2019-05-10 https://www.kenporen.com/include/outline/pdf/chosa29_01.pdf 2016年通信使用趋势调查 2017 06 08 2018-09-24 日本东京 内政和通信部 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/tsusin_riyou/data/eng_tsusin_riyou02_2016.pdf 信息会 J 法国 TL Cumming 全科医生 苏格兰患者在线健康信息寻求的流行程度:一项横断面探索性研究 JMIR Res Protoc 2015 07 15 4 3. e85燃料 10.2196 / resprot.4010 26177562 v4i3e85 PMC4526998 Eysenbach G 科勒 C 在万维网上与健康相关的搜索有多普遍?互联网上搜索引擎查询的定性和定量分析 AMIA年度诉讼程序 2003 225 229 14728167 D030003690 PMC1480194 Lombardo 年代 张家港基地 搜索药物和疾病信息的互联网使用:在成人药房客户中进行的基于社区药房的调查 Interact J medical Res 2016 07 13 5 3. e22 10.2196 / ijmr.5231 27417304 v5i3e22 PMC4988641 韦弗 简森-巴顿 梅斯 D 韦弗 党卫军 霍普金斯 GL 厄罗古鲁 D 伯恩哈特 JM 健康信息搜索行为、健康指标和健康风险 公共卫生 2010 08 One hundred. 8 1520 1525 10.2105 / AJPH.2009.180521 20558794 AJPH.2009.180521 PMC2901281 Y C J C 从互联网获得的健康信息与医疗决策的变化:问卷编制和横断面调查 J医疗互联网服务 2018 02 12 20. 2 e47 10.2196 / jmir.9370 29434017 v20i2e47 PMC5826978 棕褐色 党卫军 Goonawardene N 网络健康信息检索与医患关系:一项系统综述 J医疗互联网服务 2017 01 19 19 1 e9 10.2196 / jmir.5729 28104579 v19i1e9 PMC5290294 隆戈 博士 了解患者和消费者的健康信息、沟通和信息寻求:一个全面和集成的模型 健康的期望 2005 09 8 3. 189 194 10.1111 / j.1369-7625.2005.00339.x 16098149 HEX339 PMC5060298 高桥 Y Ohura T Ishizaki T 冈本 年代 杨爱瑾 K Naito 赤松 R 杉森 H Yoshiike N Miyaki K Shimbo T 中山 T 日本通过个人电脑和手机上网获取健康相关信息:一项基于人口的横断面调查 J医疗互联网服务 2011 12 14 13 4 e110 10.2196 / jmir.1796 22169526 v13i4e110 PMC3278096 Suziedelyte 一个 在互联网上搜索健康信息如何影响个人对医疗服务的需求? 社会科学与医学 2012 11 75 10 1828 35 10.1016 / j.socscimed.2012.07.022 22884947 s0277 - 9536 (12) 00563 - 1 Eysenbach G 信息流行病学:信息(错误)的流行病学 Am J医学 2002 12 15 113 9 763 765 10.1016 / s0002 - 9343 (02) 01473 - 0 12517369 S0002934302014730 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的框架,用于分析互联网上的搜索、传播和发布行为 J医疗互联网服务 2009 03 27 11 1 e11 10.2196 / jmir.1157 19329408 v11i1e11 PMC2762766 海塞 BW 纳尔逊 GL Croyle RT Arora NK 扩孔器 汉堡王 Viswanath K 健康信息的信任和来源:互联网的影响及其对医疗保健提供者的影响:来自第一次健康信息全国趋势调查的结果 Arch实习医生 2005 165 22 2618 2624 10.1001 / archinte.165.22.2618 16344419 165/22/2618 Grajales FJ 谢普 年代 K Novak-Lauscher H Eysenbach G 社交媒体:医学和卫生保健应用的回顾和教程 J医疗互联网服务 2014 02 11 16 2 e13 10.2196 / jmir.2912 24518354 v16i2e13 PMC3936280 谷歌趋势 2018-10-08 https://trends.google.com/trends/?geo=US 金斯堡 J Mohebbi MH 帕特尔 RS 布拉姆 l Smolinski 女士 才华横溢的 l 使用搜索引擎查询数据检测流感流行 自然 2009 02 19 457 7232 1012 1014 10.1038 / nature07634 19020500 nature07634 Milinovich GJ 艾薇儿 SM 克莱门茨 交流 布朗斯坦 JS 年代 W 使用互联网搜索查询进行传染病监测:筛查疾病的适宜性 BMC感染 2014 12 31 14 690 10.1186 / s12879 - 014 - 0690 - 1 25551277 s12879 - 014 - 0690 - 1 PMC4300155 交流 C 年代 季节对抑郁症的发病率有影响吗?利用互联网搜索引擎查询数据作为人类情感的代理 《公共科学图书馆•综合》 2010 10 28 5 10 e13728 10.1371 / journal.pone.0013728 21060851 PMC2965678 交流 年代 C 2004-2009年台湾台北市网路搜寻趋势与自杀死亡之关联 J情感失调 2011 07 132 1 - 2 179 184 10.1016 / j.jad.2011.01.019 21371755 s0165 - 0327 (11) 00052 - 8 Sueki H 使用自杀相关搜索词的互联网搜索量是否影响自杀死亡率:日本2004年至2009年的数据 精神病学临床神经科学 2011 06 65 4 392 394 10.1111 / j.1440-1819.2011.02216.x 21569178 菲利普斯 CA Barz莱希 一个 Y Schapira 毫米 贝利 信用证 商人 RM 美国州级谷歌在线搜索量与癌症发病率之间的关系:回顾性研究 J医疗互联网服务 2018 01 08 20. 1 e6 10.2196 / jmir.8870 29311051 v20i1e6 PMC5778251 Mahroum N Bragazzi 谢里夫 K Gianfredi V Nucci D Rosselli R Brigo F Adawi Amital H Watad 一个 利用谷歌Trends、Twitter和Wikipedia调查名人死于类风湿性关节炎的影响 临床风湿醇 2018 06 24 4 188 192 10.1097 / RHU.0000000000000692 29461342 酝酿 Polgreen Polgreen 网络搜索查询量作为药物利用和处方模式变化的衡量标准 Res Social Adm Pharm 2014 10 6 896 903 10.1016 / j.sapharm.2014.01.003 24603135 s1551 - 7411 (14) 00024 - 2 JMDC 2019-05-10 公司信息 https://www.jmdc.co.jp/en/company/ 木村 年代 佐藤 T Ikeda 年代 野田佳彦 中山 T 健康保险索赔数据库的开发:疾病分类标准化和匿名记录链接 增加 2010 20. 5 413 419 10.2188 / jea.je20090066 20699602 JST。JST一个GE/jea/JE20090066 PMC3900837 共同社 2017 10 30. 2019-05-05 调查发现9.3亿美元。日本“美容霜”遭索赔 https://english.kyodonews.net/news/2017/10/b28423bc26fe-survey-finds-93-bil-yen-in-insurance-claims-for-beauty-cream.html Helfenstein U 医学研究中的Box-Jenkins模型 统计方法 1996 03 5 1 3. 22 10.1177 / 096228029600500102 8743076 大米 再保险 互联网健康信息搜索的影响、使用和结果:来自皮尤调查的多元结果 国际医学杂志 2006 01 75 1 8 28 10.1016 / j.ijmedinf.2005.07.032 16125453 s1386 - 5056 (05) 00146 - 2 弗林 史密斯 弗里兹 J 老年人什么时候上网寻求健康信息?来自威斯康星纵向研究的发现 J Gen实习生 2006 12 21 12 1295 1301 10.1111 / j.1525-1497.2006.00622.x 16995892 JGI622 PMC1924748 石井 DRG/PPS和DPC/PDPS作为未来的支付系统 日本医学学会 2012 07 55 4 279 291 25237234 笏板 F 臭氧 年代 坂本 N Maeno T 日本普通感冒患者偏好门诊就诊而非自行用药的原因 J Gen Fam 2017 12 18 6 336 340 10.1002 / jgf2.81 29264062 JGF281 PMC5729384 青山 小山 年代 Hibino H 日本消费者的自我用药行为:性别、年龄、SES差异和照顾者对子女健康管理的态度 亚太医院 2012 09 11 11 1 7 10.1186 / 1447 - 056 x - 11 - 7所示 22962853 1447 - 056 x - 11 - 7所示 PMC3523005 贝茨 BR 大猩猩 年代 艾哈迈德 R 霍普森 D 来源可信度对消费者对互联网健康信息质量感知的影响 告知互联网医疗 2006 03 31 1 45 52 10.1080 / 14639230600552601 16754366 X45X130P98677258 石川 H 加藤 内登 T 健康素养和信息来源与健康风险焦虑和保护行为的关联 公共卫生 2016 02 24 9 1 33 39 10.1080 / 17538068.2015.1133004 Odajima T 冈本 Sumitani Igarashi) 一个 石川 H 草间弥生 山本 中山 T 杉森 H 健康素养、健康信息获取、健康行为与日本人健康状况的关系 病人教育计数 2015 05 98 5 660 668 10.1016 / j.pec.2015.02.013 25739344 s0738 - 3991 (15) 00083 - x Mitsutake 年代 柴田 一个 石井 K 奥卡河 K 成人互联网用户电子健康素养与健康行为的关系 J医疗互联网服务 2016 07 18 18 7 e192 10.2196 / jmir.5413 27432783 v18i7e192 PMC4969548 中山 K 大阪 W Togari T 石川 H Y Sekido 一个 松本 日本的综合卫生素养低于欧洲:一项有效的日语卫生素养评估 BMC公共卫生 2015 05 23 15 505 10.1186 / s12889 - 015 - 1835 - x 26001385 10.1186 / s12889 - 015 - 1835 - x PMC4491868 日本皮肤病学会 2017 10 31 2018-10-08 医用肝素类似物化妆品处方相关问题(第二份报告) https://www.dermatol.or.jp/modules/news/index.php?content_id=462 日本皮肤病学会 2018 05 19 2018-10-08 医用肝素类似物化妆品处方的相关问题(三) https://www.dermatol.or.jp/modules/news/index.php?content_id=490 StatCounter 2018-10-08 http://gs.statcounter.com/
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