#GERIATRICS: AN ANALYSIS OF THE IMPACT OF THE GERIATRICS TWITTER NETWORK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Twitter connects an international community of healthcare stakeholders, potentially augmenting access to information related to geriatric medicine. The purpose of this study is to analyze the geriatric medicine Twitter network, and we hypothesize this community has substantially grown in the last six years. We analyzed all publicly available tweets including the hashtag #geriatrics from January 1, 2013-January 1, 2019 using Symplur Signals, a health care social media analytics platform. We evaluated #geriatrics metrics over time related to activity, content analysis, user characteristics, engagement, and network analysis. A total of 159,008 tweets (containing 42.8% re-tweets) with the hashtag #geriatrics were written by 29,443 users, resulting in 393.6 million impressions. The number of tweets increased from 9,705 in 2013 to 39,151 in 2018 (32.2% compound annual growth); users increased from 3,366 in 2013 to 29,443 in 2018 (55.3% compound annual growth). Users were primarily found in the United States, United Kingdom, and Canada. The most commonly trending topic from 2013-2015 and from 2016-2018 was ‘older adults’. The top hashtags included in tweets with #geriatrics were #job, #aging, and #hpm (hospice and palliative medicine). Network analysis showed central hubs to be medical journals, provider organizations, individual physicians, and individual advocates. The top 150 influencers consisted primarily of physicians (49.1%), advocate/support organizations (13.8%), and media organizations (6.3%). The use of Twitter to promote geriatric medicine using #geriatrics has matured into an international digital community of interest. Future studies should examine hashtags related to age prevalent illnesses and hashtags likely to be used by patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».