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Enregistrement W2239106233 · doi:10.1200/jop.2015.006429

ReCAP: Social Media Use Among Physicians and Trainees: Results of a National Medical Oncology Physician Survey

2016· article· en· W2239106233 sur OpenAlexaffabout
Rachel Adilman, Yanchini Rajmohan, Edward G. Brooks, Gloria Roldan Urgoiti, Caroline Chung, Nazik Hammad, Martina Trinkaus, Madiha Naseem, Christine Simmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreQueen's UniversityUniversity of WaterlooUniversity of CalgarySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMentorshipMedicineOncologyInternal medicineDescriptive statisticsHealth careFamily medicineMedical educationWorld Wide WebStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

QUESTION ASKED: To what extent, and for what purpose, do oncology physicians and physicians-in-training use Web-based social media? SUMMARY ANSWER: Despite the ability of social media to enhance collaboration and knowledge dissemination among health care providers, this cohort survey study identified an overall low use of social media among oncologists, and significant generational gaps and differences in patterns of use. METHODS: A nine-item survey was designed using a survey-generating Web site (SurveyMonkey) and was distributed securely via weekly e-mail messages to 680 oncology physicians and physicians-in-training from July 2013 through September 2013. All responses were received anonymously. Results were analyzed and are reported using descriptive statistics. RESULTS: Of 680 surveys sent, 207 were completed, for a response rate of 30.4%. Social media were used by 72% of our survey respondents (95% CI, 66% to 78%; Table 1 ). Results were cross tabulated by age, which revealed a significant difference in social media use by age group, with 89% of trainees, 93% of fellows, and 72% of early-career oncologists reporting social media use, compared with only 39% of mid-career oncologists (P < .05). Respondents reported using each social media platform for either personal or professional purposes, but rarely both. When respondents were questioned regarding barriers to social media use and their hesitations around joining a medically related social media site, the majority (59%) answered, “I don't have enough time.” [Table: see text] BIAS, CONFOUNDING FACTOR(S), DRAWBACKS: This study was conducted online, via e-mail. Therefore, respondents may represent a subpopulation of individuals who already prefer using Web-based technologies and may be more inclined to use social media, compared with individuals who do not use e-mail and were, by default, excluded from the study. We assumed, in designing this study, that the proportion of practicing oncology physicians who do not use e-mail is low. Although our sample size is small, it does represent one third of all registered medical oncologists in Canada. Finally, the high percentage of medical oncologist respondents and the concomitantly low fraction of respondents from other specialties may mean these results are more telling of social media habits in the aforementioned demographic rather than other oncology specialties. REAL-LIFE IMPLICATIONS: Our study revealed that oncology physicians and physicians-in-training who participate in Web-based social networking are largely within the younger age cohorts, whereas mid-career oncologists (age 45 to 54 years) are largely absent from the social media scene. Gaps in social networking use between younger physicians and trainees and older generations of physicians may result in critical gaps in communication, collaboration, and mentorship between these demographics. It is hoped that with further research into understanding patterns of use and limitations, medical professionals and trainees may increase their use of social media for networking, education, mentorship, and improved patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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