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Enregistrement W2271444329 · doi:10.2147/jmdh.s94676

Facebook as a tool for communication, collaboration, and informal knowledge exchange among members of a multisite family health team

2016· article· en· W2271444329 sur OpenAlexaffabout
Aïsha Lofters, Morgan Slater, Emily Nicholas, Fok‐Han Leung

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Healthcare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedical educationFamily medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To implement and evaluate a private Facebook group for members of a large Ontario multisite Family Health Team (FHT) to facilitate improved communication and collaboration. DESIGN: Program implementation and subsequent survey of team members. SETTING: A large multisite FHT in Toronto, Ontario. PARTICIPANTS: Health professionals of the FHT. MAIN OUTCOME MEASURES: Usage patterns and self-reported perceptions of the Facebook group by team members. RESULTS: At the time of the evaluation survey, the Facebook group had 43 members (37.4% of all FHT members). Activity in the group was never high, and posts by team members who were not among the researchers were infrequent throughout the study period. The content of posts fell into two broad categories: 1) information that might be useful to various team members and 2) questions posed by team members that others might be able to answer. Of the 26 team members (22.6%) who completed the evaluation survey, many reported that they never logged into the Facebook page (16 respondents), and never used it to communicate with team members outside of their own site of practice (19 respondents). Only six respondents reported no concerns with using Facebook as a professional communication tool; the most frequent concerns were regarding personal and patient privacy. CONCLUSION: The use of social media by health care practitioners is becoming ubiquitous. However, the issues of privacy concerns and determining how to use social media without adding to provider workload must be addressed to make it a useful tool in health 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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