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Enregistrement W2788758494 · doi:10.2196/jmir.9230

Users, Uses, and Effects of Social Media in Dietetic Practice: Scoping Review of the Quantitative and Qualitative Evidence

2018· article· en· W2788758494 sur OpenAlexafffund
Audrée‐Anne Dumas, Annie Lapointe, Sophie Desroches

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Dietetic Research
Mots-clésSocial mediaKnowledge translationPsychological interventionPsychologyWeight managementOverweightContent analysisMedical educationMedicineKnowledge managementNursingWorld Wide WebComputer scienceSociologyObesitySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media platforms are increasingly used by registered dietitians (RDs) to improve knowledge translation and exchange in nutrition. However, a thorough understanding of social media in dietetic practice is lacking. OBJECTIVE: The objective of this study was to map and summarize the evidence about the users, uses, and effects of social media in dietetic practice to identify gaps in the literature and inform future research by using a scoping review methodology. METHODS: Stages for conducting the scoping review included the following: (1) identifying the research question; (2) identifying relevant studies through a comprehensive multidatabase and gray literature search strategy; (3) selecting eligible studies; (4) charting the data; and (5) collating, summarizing, and reporting results for dissemination. Finally, knowledge users (RDs working for dietetic professional associations and public health organizations) were involved in each review stage to generate practical findings. RESULTS: Of the 47 included studies, 34 were intervention studies, 4 were descriptive studies, 2 were content analysis studies, and 7 were expert opinion papers in dietetic practice. Discussion forums were the most frequent social media platform evaluated (n=19), followed by blogs (n=13) and social networking sites (n=10). Most studies targeted overweight and obese or healthy users, with adult populations being most studied. Social media platforms were used to deliver content as part of larger multiple component interventions for weight management. Among intervention studies using a control group with no exposition to social media, we identified positive, neutral, and mixed effects of social media for outcomes related to users' health behaviors and status (eg, dietary intakes and body weight), participation rates, and professional knowledge. Factors associated with the characteristics of the specific social media, such as ease of use, a design for quick access to desired information, and concurrent reminders of use, were perceived as the main facilitators to the use of social media in dietetic practice, followed to a lesser extent by interactions with an RD and social support from fellow users. Barriers to social media use were mostly related to complicated access to the site and time issues. CONCLUSIONS: Research on social media in dietetic practice is at its infancy, but it is growing fast. So far, this field of research has targeted few social media platforms, most of which were assessed in multiple-component interventions for weight management among overweight or obese adults. Trials isolating the effects and mechanisms of action of specific social media platforms are needed to draw conclusions regarding the effectiveness of those tools to support dietetic practice. Future studies should address barriers and facilitators related to the use of social media written by RDs and should explore how to make these tools useful for RDs to reach health consumers to improve health through diet.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,493
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,493
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,493
Tête enseignante GPT0,677
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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