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Enregistrement W3060984286 · doi:10.2196/21584

Breast Self-Examination System Using Multifaceted Trustworthiness: Observational Study

2020· article· en· W3060984286 sur OpenAlexvenueno aff
Rajes Khana, Manmeet Mahinderjit Singh, Faten Damanhoori, Norlia Mustaffa

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyComputer scienceTrustworthinessMedicineMedical physicsComputer securityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the leading cause of mortality among women worldwide. However, female patients often feel reluctant and embarrassed about meeting physicians in person to discuss their intimate body parts, and prefer to use social media for such interactions. Indeed, the number of patients and physicians interacting and seeking information related to breast cancer on social media has been growing. However, a physician may behave inappropriately on social media by sharing a patient's personal medical data excessively with colleagues or the public. Such an act would reduce the physician's trustworthiness from the patient's perspective. The multifaceted trust model is currently most commonly used for investigating social media interactions, which facilitates its enhanced adoption in the context of breast self-examination. The characteristics of the multifaceted trust model go beyond being personalized, context-dependent, and transitive. This model is more user-centric, which allows any user to evaluate the interaction process. Thus, in this study, we explored and evaluated use of the multifaceted trust model for breast self-examination as a more suitable trust model for patient-physician social media interactions in breast cancer screening. OBJECTIVE: The objectives of this study were: (1) to identify the trustworthiness indicators that are suitable for a breast self-examination system, (2) design and propose a breast self-examination system, and (3) evaluate the multifaceted trustworthiness interaction between patients and physicians. METHODS: We used a qualitative study design based on open-ended interviews with 32 participants (16 outpatients and 16 physicians). The interview started with an introduction to the research objective and an explanation of the steps on how to use the proposed breast self-examination system. The breast self-examination system was then evaluated by asking the patient to rate their trustworthiness with the physician after the consultation. The evaluation was also based on monitoring the activity in the chat room (interactions between physicians and patients) during daily meetings, weekly meetings, and the articles posted by the physician in the forum. RESULTS: Based on the interview sessions with 16 physicians and 16 patients on using the breast self-examination system, honesty had a strong positive correlation (r=0.91) with trustworthiness, followed by credibility (r=0.85), confidence (r=0.79), and faith (r=0.79). In addition, belief (r=0.75), competency (r=0.73), and reliability (r=0.73) were strongly correlated with trustworthiness, with the lowest correlation found for reputation (r=0.72). The correlation among trustworthiness indicators was significant (P<.001). Moreover, the trust level of a patient for a particular physician was found to increase after several interactions. CONCLUSIONS: Multifaceted trustworthiness has a significant impact on a breast self-examination system. Evaluation of trustworthiness indicators helps to ensure a trustworthy system and ethical interaction between a patient and physician. A new patient can obtain a consultation by referring to the best physician according to preference of other patients. Patients can also trust a physician based on another patient's recommendation regarding the physician's trust level. The correlation analysis further showed that the most preferred trustworthiness indicator is honesty.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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