Facebook as a Medium for the Support and Enhancement of Ambulatory Care for People With Diabetes: Qualitative Realist Evaluation of a Real-World Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing focus on the potential uses, benefits, and limitations of social media in the context of health care communication. In this study, we have sought to evaluate an initiative pioneered at a hospital in Denmark that uses Facebook to support and enhance patient-provider communication about diabetes. OBJECTIVE: This paper aims to evaluate the success of the trial according to its initial objectives and to assess its potential scalability. METHODS: The study was undertaken in a clinic for diabetes and hormonal diseases at a large regional hospital in Denmark. Using a realist evaluation approach, we identified 4 key components in the program theory of the initiative, which we formulated as context-mechanism-outcome configurations (eg, complex and iterative chains of causality). These configurations informed data gathering and analysis. Primary data sources were the activity and content in the Facebook group, in the form of posts, likes, and comments, and interviews with patients (n=26) and staff (n=6) at the clinic. RESULTS: New developments in diabetes technology were the most popular posts in the forum, judged by number of likes and comments. Otherwise, information specific to the clinic received the most attention. All 4 components of the program theory were compromised to varying degrees, either as a result of failings in the anticipated mechanisms of change or contextual factors derived from the mode of implementation. CONCLUSIONS: Social media serves well as a conduit for imagining positive change, but this can be a strength and weakness when attempting to enact change via concrete interventions, where stakeholder expectations may be unreasonably high or incompatible. Nonetheless, such initiatives may possess intangible benefits difficult to measure in terms of cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».