Social Media Use by Health Care Professionals and Trainees
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To conduct a scoping review of the literature on social media use by health care professionals and trainees. METHOD: The authors searched MEDLINE, CENTRAL, ERIC, PubMed, CINAHL Plus Full Text, Academic Search Complete, Alt Health Watch, Health Source, Communication and Mass Media Complete, Web of Knowledge, and ProQuest for studies published between 2000 and 2012. They included those reporting primary research on social media use by health care professionals or trainees. Two reviewers screened studies for eligibility; one reviewer extracted data and a second verified a 10% sample. They analyzed data descriptively to determine which social media tools were used, by whom, for what purposes, and how they were evaluated. RESULTS: The authors included 96 studies in their review. Discussion forums were the most commonly studied tools (43/96; 44.8%). Researchers more often studied social media in educational than practice settings. Of common specialties, administration, critical appraisal, and research appeared most often (11/96; 11.5%), followed by public health (9/96; 9.4%). The objective of most tools was to facilitate communication (59/96; 61.5%) or improve knowledge (41/96; 42.7%). Thirteen studies evaluated effectiveness (13.5%), and 41 (42.7%) used a cross-sectional design. CONCLUSIONS: These findings provide a map of the current literature on social media use in health care, identify gaps in that literature, and provide direction for future research. Social media use is widespread, particularly in education settings. The versatility of these tools suggests their suitability for use in a wide range of professional activities. Studies of their effectiveness could inform future practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».