The assessment of the accuracy and credibility of cardiovascular health information on social media platforms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular diseases (CVD) is a major cause of death worldwide. Effective and accurate dissemination of scientific information is key to addressing this public health problem. Social media platforms play major roles in public health promotion considering that a significant percent of the world population use social media. About 40% of the adults in the US use social media for health information. There is little knowledge about the accuracy and credibility of CVD related information posted on social media platforms. Purpose The study aimed to assess the scientific credibility and accuracy of cardiovascular health information of highly shared social media posts. Methods Cardiovascular related posts on social media platforms (Facebook and Twitter) were mined using the content analyzer platform (BuzzSumo). All articles published between June 2018 and June 2019, with over 10,000 shares, were selected and ranked by two physicians based on the accuracy and credibility of the titles, reported statistics, interpretation of results, sample size, and external validity. A point was scored for each of the five assessment criteria and articles with scores of less than five were considered to be misleading. Results A total of 50 articles, with 3,397,918 shares (median: 44350, IQR:25100–78000), were selected and scored. Misleading articles were 32/50 (64%) with 2,528,800 shares (median: 44350, IQR: 39575–80250). Twenty-six percent of the articles had misleading titles, 16% had misleading reported statistics, 30% had wrong interpretation of results, 36% reported small sample size studies, and 54% of them lacked external validity. Overall, articles on diet (41%) had more misleading titles than articles on other topics (14%), p=0.03. Conclusion More than half of the articles on widely used social media platforms contain misleading information on cardiovascular health. A concerted effort is needed to ensure the accuracy and credibility of public health information shared on these platforms to avoid misleading users. Figure 1 Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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 | 0,068 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».