S3190 #COVID19: Twitter as a Resource for IBD Patients During a Global Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In December 2019, a novel corona virus (COVID-19) emerged from Wuhan, China and within 3 months caused a global pandemic with high morbidity and mortality. Inflammatory bowel disease (IBD) patients may be at particular risk given immunocompromised state. Since Twitter is a source of information sharing, this study evaluated frequency, content, and origin of Twitter messaging focused on COVID-19 and IBD. METHODS: Social Feed Manager software (version 2.0.0: GWU Libraries, 2019) accessed Twitter’s application programming interface to obtain user information, origin and content of social media posts related to COVID-19 and IBD between March 11 and 18, 2020. SFM queried Twitter for #COVID19 #CoronaVirus or #CoronaOutbreak AND any comment containing “inflammatory bowel disease”, “IBD”, “Crohn’s” or “Ulcerative Colitis.” Messages that did not reference key terms and non-English messages were excluded. Individual user descriptions, tweets, and linked websites were analyzed for content. Analysis was performed using Chi-square, with significance set at P < 0.05. RESULTS: 1623 of 1648 (98.5%) were analyzed. 938 (57%) were personal user accounts, 444 (27%) physician, 109 (7%) non-physician health professionals, 51 (3%) support groups, 43 (3%) professional organizations, remainder were commercial or unclassified. More tweets were from personal versus medical associated accounts (P < 0.0001). Content was mostly informational (76%, n = 1226, P < 0.0001), 7% (n = 89) were treatment related, 24% (n = 296) related to the IBD-Covid registry and 3% (n = 34) were symptom related. The remainder were 8% (n = 128) concerns, 4% (n = 67) support, 3% (n = 51) inquiry and 9% (n = 151) other. 327 tweets attached links; primarily linked to established medical resources (67%, n = 204, P < 0.0001). Tweeters spanned 6 continents with most common from United States (n = 524), United Kingdom (n = 316), European Union (n = 120), Canada (n = 116). There was a significant difference (P = 0.0001) in the rate of messaging from US users compared to others. CONCLUSION: This study revealed that Twitter is used globally to share information on IBD and COVID-19. While most tweets came from personal accounts, the majority of content was informational and links more often came from established sources. Twitter provided opportunities for patient advocacy, support, and up to date information on disease prevention and treatment in a rapidly changing environment. Twitter can be an easily accessible healthcare education tool in a global pandemic to disseminate information.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».