Detalles de la búsqueda
1.
Identifying #addiction concerns on twitter during the COVID-19 pandemic: A text mining analysis.
Subst Abus
; 42(1): 39-46, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32970973
2.
A text-mining analysis of the public's reactions to the opioid crisis.
Subst Abus
; 39(2): 129-133, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28723265
3.
Public reactions to e-cigarette regulations on Twitter: a text mining analysis.
Tob Control
; 26(e2): e112-e116, 2017 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28341768
4.
A Text-Mining Analysis to Examine Dominant Sources of Online Information and Content on Continuous Glucose Monitors.
Sci Diabetes Self Manag Care
; 49(2): 101-111, 2023 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36896911
5.
COVID-19 topics and emotional frames in vaccine hesitation: A social media text and sentiment analysis.
Digit Health
; 9: 20552076231158308, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36896330
6.
Telehealth adoption during the COVID-19 pandemic: A social media textual and network analysis.
Digit Health
; 8: 20552076221090041, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35392254
7.
Social media conversations about community water fluoridation: formative research to guide health communication.
J Public Health Dent
; 81(2): 162-166, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33058200
8.
Reactions to foodborne Escherichia coli outbreaks: A text-mining analysis of the public's response.
Am J Infect Control
; 47(10): 1280-1282, 2019 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31104869
9.
Sudden Infant Death Syndrome and Safe Sleep on Twitter: Analysis of Influences and Themes to Guide Health Promotion Efforts.
JMIR Pediatr Parent
; 1(2): e10435, 2018 Sep 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31518314
10.
E-Cigarette Topics Shared by Medical Professionals: A Comparison of Tweets from the United States and United Kingdom.
Cyberpsychol Behav Soc Netw
; 20(2): 133-137, 2017 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28118024
11.
Identifying the public's concerns and the Centers for Disease Control and Prevention's reactions during a health crisis: An analysis of a Zika live Twitter chat.
Am J Infect Control
; 44(12): 1709-1711, 2016 12 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27544795
12.
E-Cigarette Social Media Messages: A Text Mining Analysis of Marketing and Consumer Conversations on Twitter.
JMIR Public Health Surveill
; 2(2): e171, 2016 Dec 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27956376
13.
Detecting themes of public concern: a text mining analysis of the Centers for Disease Control and Prevention's Ebola live Twitter chat.
Am J Infect Control
; 43(10): 1109-11, 2015 Oct 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26138998
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