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Enregistrement W2977518602 · doi:10.2196/13207

A Co-Designed Social Media Intervention to Satisfy Information Needs and Improve Outcomes of Patients With Chronic Kidney Disease: Longitudinal Study

2019· article· en· W2977518602 sur OpenAlexvenueno aff
Cristina Vasilica, Alison Brettle, Paula Ormandy

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Renal Society
Mots-clésSocial mediaSocial network (sociolinguistics)Social supportBaseline (sea)Self-managementIntervention (counseling)Social capitalMedicineKidney diseasePsychologyNursingSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of people living with a long-term condition is increasing worldwide. Social media offers opportunities for patients to exchange information and experiences with others with the same condition, potentially leading to better self-management and improved patient outcomes, at minimal costs to health service providers. OBJECTIVE: This paper describes how an online network with a range of social media platforms was created, with the help of a group of patients with chronic kidney disease and specialist professionals. The project considered whether information needs and health-related and social outcomes were met. METHODS: We performed a longitudinal in-depth evaluation of the creation of the moderated network, observation of the use of the platforms, self-efficacy surveys (at baseline and 6 months), and semistructured interviews (at baseline and 6 months). RESULTS: A total of 15 patients and professionals participated in the co-design of the network (hub), which was initially launched with 50 patients. Several platforms were needed to engage patients at different levels and encourage generation of information, with the support of moderators. In addition, 14 separate patients participated in the evaluation. Satisfaction of information needs through social engagement improved self-efficacy (n=13) with better self-care and management of illness. Social outcomes included seeking employment and an increase in social capital. CONCLUSIONS: An online network (hub) with several social media platforms helped patients with chronic kidney disease manage their condition. Careful co-designing with users resulted in a sustainable network with wider applicability across health and social care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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