Use of Social Media in the Diabetes Community: An Exploratory Analysis of Diabetes-Related Tweets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of social media is becoming ubiquitous, and disease-related communities are forming online, including communities of interest around diabetes. OBJECTIVE: Our objective was to examine diabetes-related participation on Twitter by describing the frequency and timing of diabetes-related tweets, the geography of tweets, and the types of participants over a 2-year sample of 10% of all tweets. METHODS: We identified tweets with diabetes-related search terms and hashtags in a dataset of 29.6 billion tweets for the years 2013 and 2014 and extracted the text, time, location, retweet, and user information. We assessed the frequencies of tweets used across different search terms and hashtags by month and day of week and, for tweets that provided location information, by country. We also performed these analyses for a subset of tweets that used the hashtag #dsma, a social media advocacy community focused on diabetes. Random samples of user profiles in the 2 groups were also drawn and reviewed to understand the types of stakeholders participating online. RESULTS: We found 1,368,575 diabetes-related tweets based on diabetes-related terms and hashtags. There was a seasonality to tweets; a higher proportion occurred during the month of November, which is when World Diabetes Day occurs. The subset of tweets with the #dsma were most frequent on Thursdays (coordinated universal time), which is consistent with the timing of a weekly chat organized by this online community. Approximately 2% of tweets carried geolocation information and were most prominent in the United States (on the east and west coasts), followed by Indonesia and the United Kingdom. For the user profiles randomly selected among overall tweets, we could not identify a relationship to diabetes for the majority of users; for the profiles using the #dsma hashtag, we found that patients with type 1 diabetes and their caregivers represented the largest proportion of individuals. CONCLUSIONS: Twitter is increasingly becoming a space for online conversations about diabetes. Further qualitative and quantitative content analysis is needed to understand the nature and purpose of these conversations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle