Social Media Perceptions of Surgical Cancer Care in the Era of COVID-19: A Global Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The rapid dissemination of information through social media renders a profound lens to evaluate perceptions of emerging topics, especially in the context of a global pandemic. The primary objective of this cross-sectional study was to elucidate trends on social media in the setting of surgical cancer care affected by the COVID-19 pandemic across the globe. METHODS: A public search of Twitter from April 1 to 30, 2020, was conducted, which yielded 996 posts related to COVID-19 and cancer. Two authors (E.J.K. and H.S.) individually reviewed all posts and recorded the post category, engagement, author category, and geographic location. Data were then analyzed through descriptive analyses. Only English-language posts were included, and any noncancer- or non-COVID-related posts were excluded from the analysis. RESULTS: A total of 734 unique authors from 26 different countries wrote 996 relevant posts that averaged 12.0 likes, 4.7 retweets, and 0.5 hashtags per post. Only 2.3% (23 of 996) of posts included a video. Authors of the included tweets most frequently were friends and families of patients (183; 18.4%), academic institutions or organizations (182; 18.3%), and physicians (138; 13.9%). Topics of importance were cancellations of surgeries (299; 40.1%), COVID-19 education (211; 121.2%), and research studies (93; 9.3%). The United Kingdom and the United States made up 81.5% of the cohort, followed by Canada (6.6%) and India (2.4%). Of posts where a specific type of surgery was identified (196), the most common type mentioned was breast cancer (50; 25.5%), followed by lung cancer (37; 18.9%) and urologic cancer (22; 11.2%). CONCLUSION: This analysis provides insight into the resulting impacts of COVID-19 on the global discussion of surgical cancer 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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».