The Social Media Effect: Examining Usage in Contentious Healthcare Cases
Notice bibliographique
Résumé
Background: In healthcare, social media is a powerful online communication tool used by patients, families and organisations to share perspectives and engage in dialogue.It has the ability to affect change and eliminate barriers in healthcare.However, it also has the ability to raise the profile of negative news and can compromise therapeutic relationships, public trust in organisations and call into question privacy issues.Methods: A symposium was held to address ethical issues in contentious healthcare cases that involve social media.The symposium consisted of panelist presentations, full group discussion, and small audience breakout groups and a full group facilitated concluding discussion.Discussions were summarised and key themes abstracted.Results: Three main discussion points arose: 1) what are the relevant distinctions in cases that become "viral"; 2) good practices for navigating contentious cases; and 3) considerations for managing cases in the social media domain.Improved literacy and clear definitions were recommended to help understand how different mediums influence the delivery and dissemination of messages.Support for staff and methods for dealing with the aftermath of cases involving social media were examined.Conclusion: This forum promoted understanding of the evolving issues and role of social media in contentious cases.Improved engagement with patients must be realised to understand these cases and stymie their development when possible.Organizations need to consider which policies need to be updated or created to deal with new scenarios.More conversations on the topic would create improvements in the area of contentious cases in social media.
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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 | 0,011 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».