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Enregistrement W3027249215 · doi:10.1007/s00268-020-05553-8

Identifying New Frontiers for Social Media Engagement in Global Surgery: An Observational Study

2020· article· en· W3027249215 sur OpenAlexaboutno aff
Sergio M. Navarro, Dennis Mazingi, Evan J Keil, Andile Dube, Connor Dedeker, Kelsey A. Stewart, Thando Ncube, Chris Lavy, Todd M. Tuttle

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyAbdominal surgeryCardiothoracic surgeryVascular surgeryCardiac surgeryMedicineSocial mediaGeneral surgerySurgeryPolitical scienceInternal medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this observational study is to characterize the use of social media content pertaining to global surgery. METHODS: A search for public posts on social media related to global surgery was performed over a 3-month window, from January 1st, 2019, to March 31st, 2019. Two public domains were included in the search: Instagram and Twitter. Posts were selected by filtering for one hashtag: #GlobalSurgery. A binary scoring system was used for media format, perspective of the poster, timing of the post, tone, and post content. Data were analyzed using Chi-squared tests with significance set to p < 0.05. RESULTS: Overall, 2633 posts with the hashtag #GlobalSurgery were publicly shared on these two social media platforms over the 3-month period. Of these, 2272 (86.3%) referenced content related to global surgery and were original posts. Physicians and other health professionals authored a majority (60.5%, 1083/1788) of posts on Twitter, whereas organizations comprised a majority of the posts on Instagram (59.9%, 290/484). Posts either had a positive (50.2%, 1140/2272) or neutral (49.6%, 1126/2272) tone, with only 0.3% or 6/2272 of posts being explicitly negative. The content of the posts varied, but most frequently (43.4%, 986/2272) focused on promoting communication and engagement within the community, followed by educational content (21.3%, 486/2272), advertisements (18.8%, 427/2272), and published research (13.2%, 299/2272). The majority of global surgery posts originated from the USA, UK, or Canada (67.6%, 1537/2272), followed by international organizations (11.5%, 261/2272). Chi-squared analysis comparing Instagram with Twitter performed examining media content, tone, perspective, and content, finding statistically significant differences (p < 0.001) the two platforms for each of the categories. CONCLUSION: The online social media community with respect to global surgery engagement is predominantly composed of surgeons and health care professionals, focused primarily on promoting dialogue within the online community. Social media platforms may provide a scalable tool that can augment engagement between global surgeons, with remaining opportunity to foster global collaboration, community engagement, education and awareness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,667
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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