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Enregistrement W2948918897 · doi:10.2196/14329

Psychiatry Outpatients’ Willingness to Share Social Media Posts and Smartphone Data for Research and Clinical Purposes: Survey Study

2019· article· en· W2948918897 sur OpenAlexvenueno aff
Agnes Rieger, Averi N. Gaines, Ian Barnett, Claudia F. Baldassano, Mary Beth Connolly Gibbons, Paul Crits‐Christoph

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésSocial mediaLeverage (statistics)PsychologyMedicineFamily medicineInternet privacyAdvertisingBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychiatry research has begun to leverage data collected from patients' social media and smartphone use. However, information regarding the feasibility of utilizing such data in an outpatient setting and the acceptability of such data in research and practice is limited. OBJECTIVE: This study aimed at understanding the outpatients' willingness to have information from their social media posts and their smartphones used for clinical or research purposes. METHODS: In this survey study, we surveyed patients (N=238) in an outpatient clinic waiting room. Willingness to share social media and passive smartphone data was summarized for the sample as a whole and broken down by sex, age, and race. RESULTS: Most patients who had a social media account and who were receiving talk therapy treatment (74.4%, 99/133) indicated that they would be willing to share their social media posts with their therapists. The percentage of patients willing to share passive smartphone data with researchers varied from 40.8% (82/201) to 60.7% (122/201) depending on the parameter, with sleep duration being the parameter with the highest percentage of patients willing to share. A total of 30.4% of patients indicated that media stories of social media privacy breaches made them more hesitant about sharing passive smartphone data with researchers. Sex and race were associated with willingness to share smartphone data, with men and whites being the most willing to share. CONCLUSIONS: Our results indicate that most patients in a psychiatric outpatient setting would share social media and passive smartphone data and that further research elucidating patterns of willingness to share passive data is needed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,135 · 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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