本主题2017年发表文章:57篇(向下滚动可加载剩余文章)
2017
![Estimating the Population Impact of a New Pediatric Influenza Vaccination Program in England Using Social Media Content 利用社交媒体内容估计英国一项新的儿童流感疫苗接种计划对人口的影响](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/bdafd1cada19f4b2e8cf785b92998799.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/bdafd1cada19f4b2e8cf785b92998799.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/bdafd1cada19f4b2e8cf785b92998799.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/bdafd1cada19f4b2e8cf785b92998799.png 2500w)
利用社交媒体内容估计英国一项新的儿童流感疫苗接种计划对人口的影响
莫里茨瓦格纳,Vasileios lampo,兰德Yom-Tov,理查德Pebody,Ingemar J Cox
J Med Internet Res 2017(12月21日);19 (12): e416
![Public Perceptions Regarding Use of Virtual Reality in Health Care: A Social Media Content Analysis Using Facebook 公众对在医疗保健中使用虚拟现实的看法:使用Facebook的社会媒体内容分析](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/a275ef0d150bc2217163662220bc5ad8.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/a275ef0d150bc2217163662220bc5ad8.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/a275ef0d150bc2217163662220bc5ad8.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/a275ef0d150bc2217163662220bc5ad8.png 2500w)
公众对在医疗保健中使用虚拟现实的看法:使用Facebook的社会媒体内容分析
米歇尔·索菲·凯勒,汉娜·J·帕克,玛丽亚·伊莲娜·坎宁安,约书亚·以利亚撒·福拉迪安,米歇尔·陈,布伦南·梅森·罗斯·斯皮格尔
J Med Internet Res 2017(12月19日);19 (12): e419
![Using Social Media Data to Understand the Impact of Promotional Information on Laypeople’s Discussions: A Case Study of Lynch Syndrome 利用社交媒体数据了解促销信息对外行人讨论的影响:林奇综合征的一个案例研究](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/6c332e2e55a9cc024be1c54caab75a6e.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/6c332e2e55a9cc024be1c54caab75a6e.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/6c332e2e55a9cc024be1c54caab75a6e.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/6c332e2e55a9cc024be1c54caab75a6e.png 2500w)
利用社交媒体数据了解促销信息对外行人讨论的影响:林奇综合征的一个案例研究
江扁,Yunpeng赵,Ramzi G Salloum,易郭,莫王,Mattia Prosperi,Hansi张,Xinsong杜,劳拉J拉米雷斯-迪亚兹,哲,他,元的太阳
J Med Internet Res 2017(12月13日);19 (12): e414
![Adverse Drug Event Discovery Using Biomedical Literature: A Big Data Neural Network Adventure 利用生物医学文献发现不良药物事件:大数据神经网络冒险](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/46d80a3402d287e86ee8183e47d7f429.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/46d80a3402d287e86ee8183e47d7f429.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/46d80a3402d287e86ee8183e47d7f429.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/46d80a3402d287e86ee8183e47d7f429.png 2500w)
Ahmad P Tafti,乔纳森獾,埃里克•拉罗斯,•Shirzadi,安德里亚Mahnke,约翰·迈耶,你们詹,大卫页面,佩吉Peissig
JMIR Med Inform 2017(08年12月);5(4):楼
![Discrepancies Between Classic and Digital Epidemiology in Searching for the Mayaro Virus: Preliminary Qualitative and Quantitative Analysis of Google Trends 寻找玛雅罗病毒时经典流行病学与数字流行病学的差异:谷歌趋势的初步定性与定量分析](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/2d8e7d224b43c0cea3a7f6f3af4e04e1.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/2d8e7d224b43c0cea3a7f6f3af4e04e1.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/2d8e7d224b43c0cea3a7f6f3af4e04e1.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/2d8e7d224b43c0cea3a7f6f3af4e04e1.png 2500w)
寻找玛雅罗病毒时经典流行病学与数字流行病学的差异:谷歌趋势的初步定性与定量分析
穆罕默德Adawi,尼古拉·路易吉·布拉齐,阿卜杜勒Watad,卡塞姆谢里夫,霍华德Amital,Naim Mahroum
2017年JMIR公共卫生监测(12月1日);3 (4): e93
![Syndromic Surveillance Models Using Web Data: The Case of Influenza in Greece and Italy Using Google Trends 使用网络数据的综合征监测模型:使用谷歌趋势的希腊和意大利流感病例](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/b115837c8350456ea1b94b7b91d128f2.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/b115837c8350456ea1b94b7b91d128f2.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/b115837c8350456ea1b94b7b91d128f2.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/b115837c8350456ea1b94b7b91d128f2.png 2500w)
使用网络数据的综合征监测模型:使用谷歌趋势的希腊和意大利流感病例
卢卡萨马拉斯,埃琳娜Garcia-Barriocanal,miguel angel西西里岛
2017年JMIR公共卫生监测(11月20日);3 (4): e90
![#MyDepressionLooksLike: Examining Public Discourse About Depression on Twitter #我的抑郁症看起来像:研究Twitter上关于抑郁症的公众话语](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/3b60bfa3280a43e2dd24a365fdc9b5b2.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/3b60bfa3280a43e2dd24a365fdc9b5b2.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/3b60bfa3280a43e2dd24a365fdc9b5b2.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/3b60bfa3280a43e2dd24a365fdc9b5b2.png 2500w)
#我的抑郁症看起来像:研究Twitter上关于抑郁症的公众话语
梅甘·拉赫玛尔,Andrea K Wittenborn,凯瑟琳·W·伯根,希瑟L麦考利
JMIR Ment Health 2017(10月18日);4 (4): e43
![Identifying Sentiment of Hookah-Related Posts on Twitter 识别Twitter上与hookah相关的帖子的情绪](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/348193d4c7d301eaa9fe2866ae92a327.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/348193d4c7d301eaa9fe2866ae92a327.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/348193d4c7d301eaa9fe2866ae92a327.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/348193d4c7d301eaa9fe2866ae92a327.png 2500w)
Jon-Patrick Allem,Jagannathan Ramanujam,克里斯蒂娜Lerman,Kar-Hai楚,泰丝·波利·克鲁兹,詹妮弗·B·昂格
2017年JMIR公共卫生监测(10月18日);3 (4): e74
![Raising Awareness About Cervical Cancer Using Twitter: Content Analysis of the 2015 #SmearForSmear Campaign 使用推特提高对宫颈癌的认识:2015年# smearfor涂片运动的内容分析](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/37dd03ba08c0b085aaf8df6220be414b.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/37dd03ba08c0b085aaf8df6220be414b.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/37dd03ba08c0b085aaf8df6220be414b.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/37dd03ba08c0b085aaf8df6220be414b.png 2500w)
使用推特提高对宫颈癌的认识:2015年# smearfor涂片运动的内容分析
菲利普垂涎欲滴,Bilel Moulahi,杰罗姆Aze,桑德拉Bringay,格雷戈勒Mercier,弗朗索瓦Carbonnel
J Med Internet Res 2017(10月16日);19日(10):e344