Arutelud raseduse ja sünnitusega seotud küsitava terviseinfo leviku üle näitavad, et terviseotsuseid ei tehta enam ainult arstikabinetis. Need kujunevad samaaegselt sotsiaalmeedias, veebikogukondades ja isiklike kogemuslugude kaudu, kus teaduspõhine info ja arvamuslik sisu eksisteerivad kõrvuti. See ei ole pelgalt konflikt ühe sisulooja ja meditsiinisüsteemi vahel, vaid märk aina komplekssemaks muutuvast infoühiskonnast.

Kommunikatsiooni- ja turundusuuringud näitavad, et inimeselt inimesele leviv info mõjutab hoiakuid sageli rohkem kui ametlikud soovitused. Digikeskkonnas võib üks isiklik kogemus kujuneda paljude jaoks orientiiriks terviseotsuste tegemisel. See ei tähenda, et teadust ei usaldata, pigem tekib usaldus keeles ja vormis, mis tundub lähedane ja inimlik ning mida sotsiaalmeedia suudab kergemini tagada.

Uuringud ei näita, et naised oleksid meestest kehvemad valeinfo äratundjad. Küll aga kasutavad naised aktiivsemalt sotsiaalmeediat ning puutuvad sagedamini kokku eluviisi- ja terviseteemalise sisuga.

Näiteks on rasedus ja sünnitus just sellised eluetapid, mil otsused on sügavalt isiklikud ning vastutus tundub eriti suur. Sellistes olukordades otsitakse lisaks faktidele ka kogemuslikku kinnitust, et teada saada, mida teised tegid, tundsid ja kuidas neil läks. Kuna sisuloome kui valdkond on suures osas naiste juhitud, liigub terviseinfo naiste seas sageli usaldussuhete kaudu.

Uuringud näitavad ka, et naised otsivad terviseinfot veebis sageli mitte seetõttu, et nad usaldaksid vähem eksperte, vaid seetõttu, et nad tunnevad suuremat isiklikku vastutust ja vajadust terviseotsuseid ise mõista.

Näiteks leidis planeeritud riskialase info otsimise mudelil (PRISM) (Kahlor, 2010) põhinev uuring, et naiste veebipõhine terviseinfo otsimine on tugevamalt seotud tajutud kontrolliga infootsingu üle ehk tunnetusega, et vajalikku terviseinfot on võimalik ise leida ja mõista (Link ja Baumann, 2023).

Kahepoolne vastutus

Aktiivne infootsing toob aga kaasa ka vastutuse. Digikeskkonnas tähendab see oskust eristada kogemuslugu teaduspõhisest teadmisest ning mõista, millal üksik kogemus ei pruugi olla üldistatav. Teaduspõhise infokeskkonna toimimine eeldab kahesuunalist pingutust, teadus peab rääkima arusaadavalt, kuid igaühel meist on ka vastutus küsida, kontrollida allikaid ja kriitiliselt kaasa mõelda.

Ka kaasaegne teaduskommunikatsioon ei saa jääda ainult institutsioonide kanalitesse. Kui terviseotsused kujunevad sotsiaalmeedias, peab ka teaduspõhine selgitus seal arusaadavalt, läbipaistvalt ja dialoogina eksisteerima. Seda saab teha teadust lihtsustamata ja tõenduspõhiselt.

Kvaliteetse ja tõhusa teadus- ja tehnoloogiakommunikatsiooni hindamise raamistik (QUEST) osutab, et kvaliteetne teadussisu peab lisaks faktitäpsusele olema selge, köitev ja auditooriumiga dialoogis (Olesk jt, 2021; Toolkit…, i.a). Kui need elemendid puuduvad, võib ka korrektne teadmine jääda infomüras märkamatuks.

Siiski tasub meeles hoida, et isegi, kui teadusinfo meelepärastes ja kergelt kättesaadavates kanalites õigel kujul levib, eksisteerib seal endiselt ka pseudoteadus. Üha enam lisandub infovoogu ka tehisintellekti abil loodud sisu ning see muudab usaldusväärse ja eksitava info eristamise inimese jaoks veelgi keerulisemaks ning suurendab vajadust kriitilise mõtlemise järele.

Andmed kui reaalsuskontroll

Oluline roll on ka avalikel terviseandmetel. Näiteks koondab ja avaldab Tervise Arengu Instituut regulaarselt eri andmeid, muu seas ka Eesti rahvastiku tervise, haiguste leviku, sünnitervise ja riskikäitumise kohta. Need ei ole mõeldud ainult teadlastele või poliitikakujundajatele, vaid ka inimestele endile, et infole päriselt otsa vaadata.

Avalikud terviseandmed aitavad asetada üksikuid lugusid laiemasse pilti, et näha, kui levinud on teatud riskid, kuidas tervisenäitajad ajas muutuvad ning miks meditsiinilised soovitused üldse olemas on. Andmete kasutamine aitab otsustusvabadust teadlikumaks muuta.

Sotsiaalmeediasse kolinud aruteludes kipub sageli kaduma suurem pilt. Kui räägime näiteks sünnitusabi kvaliteedist Eestis, siis on näitajad rahvusvahelises võrdluses väga head. Statistikaameti andmetel sünnib Eestis alla 10 000 lapse aastas ning seda on ajalooliselt vähe. Seda enam on iga rasedus ja lapse sünd ühiskonna jaoks väärtuslik.

Viimaste Tervise Arengu Instituudi andmete järgi moodustasid surnultsünnid Eestis ligikaudu 0,2 protsenti kõigist sündidest. Samal ajal vähenes ühe aastaga (2023 vs 2024) alla üheaastaste laste surmade arv 19-lt 12-le tuhande elussünni kohta, mis on madalaim tase Eesti ajaloos ja üks madalamaid Euroopas. Nende tulemuste taga on järjepidev rasedusaegne jälgimine ämmaemandate ja naistearstide poolt, kvaliteetne sünnitusabi ning vastav tegutsemine riskiraseduste korral.

Eestis on rasedusaegne arstiabi ka sisuliselt kõigile kättesaadav. Kõigil Eestis elavatel rasedatel on ravikindlustus ning enamik naisi jõuab rasedusega arvele juba enne 12. rasedusnädalat ja on hõlmatud vajalikesse sõeluuringutesse. Keeldumisi esineb väga harva.

Näiteks 2024. aastal oli jälgimata rasedusi vaid ligikaudu 0,1 protsenti ning sõeluuringutest keeldus umbes 0,09 protsenti rasedatest. See näitab, et valdav enamus naisi usaldab rasedusaegset jälgimist ning kasutab teaduspõhiseid terviseteenuseid. See on valdkond, kus Eesti tervishoid toimib hästi.

Loomulikult soovime eri kanaleid ja infot jälgides parimat nii iseenda kui ka oma pere tervena elatud kvaliteetseks eluks. Teadus- ja andmepõhise info kõrval jääb aga alati ruumi alternatiivsetele selgitustele. Need on osa meie inforuumist ning võimenduvad selles üha enam. Meedia loogika ja iseenda tarbimismustrite mõistmine aitavad meil selles infokülluses paremini orienteeruda.

Tasub endalt aeg-ajalt kriitiliselt küsida: millist infot ma tegelikult tarbin ja milliseid allikaid saan usaldada? Milliseid kontosid ma jälgin ja miks? Millised lood mind mõjutavad ning kui palju? Kas ma kontrollin allikaid või usaldan tuttavat ja sooja sisetunnet?

Allikad

• Olesk, A., Renser, B., Bell, L., Fornetti, A., Franks, S., Mannino, I., Roche, I., Schmidt, A-L., Schofield, B., Villa, R. ja Zollo, F. (2021). Quality indicators for science communication: results from 86a collaborative concept mapping exercise. Jcom: Journal of Science Communication, 20(3).
• Toolkit for science communication on social media. (i.a). Quest. Kasutatud 07.03.2026.
• Kahlor, L. (2010). PRISM: A planned risk information seeking model. Health Communication, 25(4), 345–356.
• Link, E., & Baumann, E. (2023). A Comparison of Women's and Men's Web-Based Information-Seeking Behaviors About Gender-Related Health Information: Web-Based Survey Study of a Stratified German Sample. Journal of Medical Internet Research, 25, e43897.