Use of Social Media by Hospitals and Clinics in Japan: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of social media by hospitals has become widespread in the United States and Western European countries. However, in Japan, the extent to which hospitals and clinics use social media is unknown. Furthermore, recent revisions to the Medical Care Act may subject social media content to regulation. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine social media use in Japanese hospitals and clinics. We investigated the adoption of social media, analyzed social media content, and compared content with medical advertising guidelines. METHODS: We randomly sampled 300 hospitals and 300 clinics from a list of medical institutions that was compiled by the Ministry of Health, Labour and Welfare. We performed web and social media (Facebook and Twitter) searches using the hospital and clinic names to determine whether they had social media accounts. We collected Facebook posts and Twitter tweets and categorized them based on their content (eg, health promotion, participation in academic meetings and publications, public relations or news announcements, and recruitment). We compared the collected content with medical advertising guidelines. RESULTS: We found that 26.0% (78/300) of the hospitals and 7.7% (23/300) of the clinics used Facebook, Twitter, or both. Public relations or news announcements accounted for 53.99% (724/1341) of the Facebook posts by hospitals and 58.4% (122/209) of the Facebook posts by clinics. In hospitals, 16/1341 (1.19%) Facebook posts and 6/574 (1.0%) tweets and in clinics, 8/209 (3.8%) Facebook posts and 15/330 (4.5%) tweets could conflict medical advertising guidelines. CONCLUSIONS: Fewer hospitals and clinics in Japan use social media as compared to other countries. Social media were mainly used for public relations. Some content disseminated by medical institutions could conflict with medical advertising guidelines. This study may serve as a reference for medical institutions to guide social media usage and may help improve medical website advertising in Japan.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| 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 ».