Consumption of Health-Related Content on Social Media Among Adolescent Girls: Mixed-Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumption of health- and fitness-related social media content is a predominant behavior among teenage girls, which puts them at risk for consuming unreliable health-related information. OBJECTIVE: This mixed-methods study (qualitative and quantitative) assessed health behavior attitudes and practices as well as social media use among adolescent girls. Additionally, similar practices and behaviors of adults who regularly interact with this population were studied. METHODS: Girls aged 12-18 years were recruited to complete a 28-item survey and participate in a 45- to 60-minute focus group. Adults who regularly interact with adolescent girls, including parents, teachers, and healthcare professionals, were recruited from the local community and given a link to provide online consent and complete a survey. RESULTS: A total of 27 adolescent girls participated in one of nine focus groups. Participants included 18 high school (age: mean 16.1 years; SD 1.3 years) and 9 middle school (age: mean 12.4 years; SD 0.7 years) girls. Eleven adults completed the online survey. Adolescents used social media to communicate and connect with friends, rather than as a source of health information. Although adolescents may see health-related content, most do not follow health-related pages or share such pages themselves, and fewer are actively searching for this information. Adolescents tend to trust information from familiar sources, and the participants reported that they do not follow official news accounts. Adults considered modeling and discussing healthy behaviors important and reportedly expected adolescents to see some level of health-related, especially fitness-related, content on social media. CONCLUSIONS: Education interventions are warranted for both adolescents and adults with whom adolescent girls regularly interact, in the areas of sedentary behavior to guide them to access reliable online health-related information and be judicious consumers of online health information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,021 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».