Will academic and community physicians engage and share knowledge in an online physician social network? Lessons from the Radiation Oncology Community
Notice bibliographique
Résumé
e18200 Background: The exponential growth of medical knowledge has made it increasingly difficult for clinicians to make sense of new information and recognize how to incorporate new research results into clinical practice. We sought to determine whether a social question and answer website designed to connect academic and community physicians would consistently engage radiation oncologists (RO) to share evidence based information and clinical insights with each other. Methods: theMednet was initially piloted in radiation oncology and, after 2 years, opened to medical oncologists. Questions were posted via an ‘Ask Question’ button and answers were solicited from ROs involved in research relevant to the questions being asked. Engagement was measured in question clicks, monthly and quarterly logins, and searches. Answers were analyzed for quality by reference sources. Results: A total of 1696 US radiation oncologists registered to theMednet from 10/2013 to 1/2015. Users included community ROs (61%), academic ROs (22.6%), and residents (16.4%). Every quarter, 70% of ROs returned to the site and 42% returned monthly. Five hundred sixty-six questions were posted by 150 ROs, of which 497 were approved and 93% were answered. A total of 756 answers were viewed 81,125 times by 1,680 ROs. Answers were posted by 175 ROs from 111 institutions. Academics answered 97% of these questions and asked 8%. In a sample of 547 answers, 58% cited data, including a total of 508 publications. Personal insights were cited in 70% of the answers, and 42% cited both personal insights and published data. Conclusions: Academic and community radiation oncologists will engage regularly through an online social network when the conversations provide value to clinical practice, discuss published data, and share personal insights. Academics focus their efforts on answering questions, while community physicians are more likely to ask questions, showing a flow of knowledge from academic to community physicians. Future directions are focused on expanding to all oncology disciplines and introducing more customized educational content.
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 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 | 0,019 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».