The sexual and gender-diverse face more health challenges during COVID-19: A large-scale social media analysis with natural language processing
Rattachement africain : cn, us, hk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Background: The COVID-19 pandemic has caused a disproportionate impact on the sex and gender diversity (SGD) community. Compared with non-SGD populations, their social relations and health status are more vulnerable, whereas public health data regarding SGD is scarce. Methods: To analyze the concerns and health status of SGD individuals, this cohort study leveraged 471,371,477 tweets from 251,455 SGD and 22,644,411 non-SGD users, spanning from February 1, 2020, to April 30, 2022. The outcome measures comprised the distribution and dynamics of COVID-related topics, attitudes towards vaccines and the prevalence of symptoms. Results: Topic analysis revealed that SGD users engaged more frequently in discussions related to “friends and family” (20.5% vs 13.1%, P<0.001) and “wear masks” (10.1% vs 8.3%, P<0.001) compared to non-SGD users. Additionally, SGD users exhibited a significantly higher proportion of positive sentiment in tweets about vaccines, including Moderna, Pfizer, AstraZeneca, and Johnson & Johnson. Among 102,464 users who self-reported COVID-19 diagnoses, SGD users disclosed significantly higher frequencies of mentioning 61 out of 69 COVID-related symptoms to non-SGD users, encompassing both physical and mental health challenges. Conclusion: The results provide insights to an understanding of the unique needs and experiences of the SGD community during the pandemic, emphasizing the value of social media data in epidemiological and public health research.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- The sexual and gender-diverse face more health challenges during COVID-19: A large-scale social media analysis with natural language processing
- Date Crossref
- 15/06/2024
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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Zhejiang University Department of Psychiatry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) Thrust of Data Science and Analytics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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South China University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Brigham and Women's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sir Run Run Shaw Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Harvard T.H. Chan School of Public Health Department of Epidemiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Big Data in Health Science School of Public Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Brigham and Women Hospital Department of Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Department of Psychiatry — Zhejiang University, Harvard University et Thrust of Data Science and Analytics — The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), avec 7 autres affiliations.
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