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Enregistrement W2983568598 · doi:10.2196/13687

Health Researchers’ Use of Social Media: Scoping Review

2019· article· en· W2983568598 sur OpenAlexafffund
Justine Dol, Perri R. Tutelman, Christine T. Chambers, Melanie Barwick, Emily K. Drake, Jennifer A. Parker, Robin Parker, Eric I. Benchimol, Ronald B. George, Holly O. Witteman

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of OttawaKellogg's (Canada)Dalhousie UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationPublic Health OntarioOttawa HospitalIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCrohn's and Colitis CanadaNova Scotia Health Research FoundationCanadian Association of GastroenterologyCanadian Child Health Clinician Scientist Program
Mots-clésCINAHLSocial mediaPsycINFOMEDLINEInclusion (mineral)PsychologyMedical educationMedicineWorld Wide WebComputer sciencePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health researchers are increasingly using social media in a professional capacity, and the applications of social media for health researchers are vast. However, there is currently no published evidence synthesis of the ways in which health researchers use social media professionally, and uncertainty remains as to how best to harness its potential. OBJECTIVE: This scoping review aimed to explore how social media is used by health researchers professionally, as reported in the literature. METHODS: The scoping review methodology guided by Arksey and O'Malley and Levac et al was used. Comprehensive searches based on the concepts of health research and social media were conducted in MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, ERIC, and Web of Science databases, with no limitations applied. Articles were screened at the title and abstract level and at full text by two reviewers. One reviewer extracted data that were analyzed descriptively to map the available evidence. RESULTS: A total of 8359 articles were screened at the title and abstract level, of which 719 were also assessed at full text for eligibility. The 414 articles identified for inclusion were published in 278 different journals. Studies originated from 31 different countries, with the most prevalent being the United States (52.7% [218/414]). The health discipline of the first authors varied, with medicine (33.3% [138/414]) being the most common. A third of the articles covered health generally, with 61 health-specific topics. Papers used a range of social media platforms (mean 1.33 [SD 0.7]). A quarter of the articles screened reported on social media use for participant recruitment (25.1% [104/414]), followed by practical ways to use social media (15.5% [64/414]), and use of social media for content analysis research (13.3% [55/414]). Articles were categorized as celebratory (ie, opportunities for engagement, 72.2% [299/414]), contingent (ie, opportunities and possible limitations, 22.7% [94/414]) and concerned (ie, potentially harmful, 5.1% [21/414]). CONCLUSIONS: Health researchers are increasingly publishing on their use of social media for a range of professional purposes. Although most of the sentiment around the use of social media in health research was celebratory, the uses of social media varied widely. Future research is needed to support health researchers to optimize their social media use.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,312
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,312
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0550,050
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,681
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,028 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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