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Enregistrement W2596015096 · doi:10.2196/jmir.6655

Outcomes in Child Health: Exploring the Use of Social Media to Engage Parents in Patient-Centered Outcomes Research

2017· article· en· W2596015096 sur OpenAlexafffundabout
Michele P. Dyson, Kassi Shave, Ricardo M. Fernandes, Shannon D. Scott, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocial mediaPsychologyPopulationHealth careMedicineFamily medicineInternet privacyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the rapid growth of technology and its improved accessibility globally, social media is gaining an increasingly important role in health care. Patients are frequently engaging with social media to access information, share content, and interact with others in online health communities. However, the use of social media as a stakeholder engagement strategy has been minimally explored, and effective methods for involving participants in research on the identification of patient-centered outcomes remain unknown. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the process of using social media to engage parents in identifying patient-centered outcomes, using acute respiratory infections in children as an example to gauge feasibility. METHODS: We conducted a process evaluation of a two-phase Web-based strategy to engage parents in research on patient-centered outcomes. In the first phase, we developed a website and study-specific Facebook and Twitter accounts to recruit parents to complete a Web-based survey identifying patient-centered outcomes. In the second phase, we used Facebook to host discussion with parents based on the survey results. The reach of social media as an engagement strategy and the characteristics of the population recruited were assessed. RESULTS: During the first phase, there were 5027 visits to the survey site, 110 participants completed the survey, 553 unique users visited the study website (675 visits), the Facebook page received 104 likes, and the Twitter account gained 52 followers over the 14-week study period. Most survey respondents identified Facebook (51.8%, 57/110) or a friend (45.5%, 50/110) as their source of referral. It was found that 70.0% (77/110) of respondents resided in Canada, in urban centers (92.7%, 102/110), and 88.2% (97/110) had a college or university degree or higher. The median year of birth was 1978 and 90.0% (99/110) were female. Most survey responses (88.2%, 97/110) were completed during the first month of the study. In the second phase, 4 parents participated in the discussion, our Facebook page gained 43 followers, and our posts reached 5866 users. Mirroring the first phase, most followers were female (79%, 34/43), between 35 and 44 years (49%, 21/43), and resided in Canada (98%, 42/43). User engagement was variable, with no clear patterns emerging in timing, topic, or type of post. CONCLUSIONS: Most participants were highly educated, urban dwelling, and female, limiting diversity and representativeness. The source of referral for most survey respondents was through Facebook or a friend, suggesting the importance of personal connections in the dissemination and uptake of information. User engagement with the Facebook-based discussion threads was inconsistent and difficult to initiate. Although there is substantial interest in the use of social media as a component of an effective patient engagement strategy, challenges regarding participant engagement, representativeness, obtaining buy-in, and resources required must be carefully considered.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,739
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,128 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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