Study of the information search behaviour on the SARS-CoV-2 pandemic in Galicia.

Abstract

Introduction: This manuscript analyses the use and evolution, through Google Trends as a source of information, of internet-based information-seeking behaviour related to the SARS-CoV-2 pandemic using the terms: Coronavirus, COVID-19, SARS-CoV-2 from January 1, 2020 to April 15, 2020.
Methods: A generalized linear model was used to analyse the relation between SARS-CoV-2 data epidemiology and the Search Volume Index of the terms obtained from the Google Trends query. Significant trend changes were assessed by Joinpoint methodology.
Results: A total of 7,873 SARS-CoV-2 confirmed cases were collected with an increase of 4.7% in the selected period. A relation was found between the confirmed cases (dependent variable) and the Search Volume Index of the Coronavirus term, with a correlation rho = 0.79 (p <0.000).
Conclusion: The analysis of search engine query data in order to create mathematical models that forecast disease spread could be useful and helpful to activate and improve strategic plan to control an outbreak.

Introducción: este manuscrito analiza el uso y la evolución, a través de Google Trends como fuente de información, del comportamiento de búsqueda de información en internet relacionado con la pandemia del SARS-CoV-2 utilizando los términos: Coronavirus, COVID-19, SARS-CoV- 2 del 1 de enero de 2020 al 15 de abril de 2020.
Métodos: Se utilizó un modelo lineal generalizado para analizar la relación entre la epidemiología de datos del SARS-CoV-2 y el Índice de volumen de búsqueda de los términos obtenidos de la consulta a Google Trends. Los cambios de tendencia significativos se evaluaron mediante la metodología Joinpoint.
Resultados: se obtuvieron un total de 7.873 casos confirmados de SARS-CoV-2 con un aumento del 4.7% en el período seleccionado. Se encontró una relación entre los casos confirmados (variable dependiente) y el Índice de Volumen de Búsqueda del término Coronavirus, con una correlación rho = 0.79 (p <0.000).
Conclusión: El análisis de los datos de consulta del motor de búsqueda de Google para crear modelos matemáticos que pronostiquen la propagación de la enfermedad podría ser útil para mejorar el plan estratégico de control un brote.

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