Les médias et les réseaux sociaux constituent une source importante de diffusion et de communication des résultats de la recherche clinique. Le terme « spin » est utilisé lorsque la présentation et l’interprétation des résultats d’une étude sont déformées par les auteurs que ce soit intentionnellement ou involontairement. Les spins exagèrent les effets bénéfiques des interventions et sous-estiment les effets indésirables. Les principaux objectifs de ce travail étaient :1) d’évaluer la prévalence des « spins » dans les articles de presse, d’identifier les différentes stratégies de spin et de développer une classification de spin ; 2) d’identifier les facteurs associés à une diffusion des résultats via les réseaux sociaux et 3) d’étudier comment les articles scientifiques rapportés avec des spins diffusent via les réseaux sociaux, à partir de l’exemple de l’essai DAPT 2014. Dans un premier temps, nous avons réalisé une revue systématique des articles de presse décrivant les résultats d’études évaluant une intervention et indexés dans la rubrique santé de Google. Nous avons développé une classification des stratégies de spin pour les articles de presse et montré que la prévalence des spins est élevée. Dans un deuxième temps, nous avons réalisé une étude de cohorte d’articles évaluant les traitements contre le cancer pour identifier les facteurs associés à une attention médiatique élevée. Le critère de jugement principal était l’attention portée par les médias et les réseaux sociaux mesuré par le « score Altmetric ». Nos résultats ont montré l’importance de l’accès libre et des communiqués de presse. Enfin, nous avons effectué une analyse systématique de l’attention portée par les médias et les réseaux sociaux autour de l'étude DAPT qui était rapporté avec des spins sous estimant les effets indésirable de l’intervention. Nous avons montré que l’interprétation des résultats par les auteurs sont rarement contredits. Ces travaux ont permis de mettre en évidence l’importance des spins dans les médias et de développer des outils (classification de spin) pour améliorer la diffusion des résultats de la recherche. / Mass media and social networks are important sources of disseminating and communicating clinical research. The term “spin” is used when the presentation and interpretation of the results of a study is distorted by the authors intentionally or unintentionally. Spins exaggerate the beneficial effects of interventions and underestimate adverse effects. The main objectives of this PhD were (I) to assess the prevalence of spin in health news, as well as identify and classify different strategies of spin; (II) to identify factors associated with dissemination of research results through online media, and (III) to explore how results of a trial reported with spin were disseminated to the scientific community and online media, using the 2014 DAPT trial as a case study. For the first aim, we performed a cross-sectional study of health news and described the distortion of research results of studies evaluating an intervention in Google health news. We developed a classification of spin for health news and showed a high prevalence of spin. For the second aim, we performed a cohort study of articles evaluating cancer treatments and identify factors associated with high online media attention. The primary outcome was the attention received by media and social networks measured by Altmetric score. Our results highlighted the importance of open access and press releases. Finally, we performed a systematic review of attention received by media and social networks surrounding the DAPT study which were reported with spin and undermine the adverse effects of the treatment. We showed that the interpretation of results by authors was rarely criticized. These results highlighted the importance of spin in mass media and provided a tool (classification of spin) to improve the dissemination of research results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017USPCB044 |
| Date | 18 October 2017 |
| Creators | Haneef, Romana |
| Contributors | Sorbonne Paris Cité, Boutron, Isabelle |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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