Use of #SaludTues Tweetchats for the Dissemination of Culturally Relevant Information on Latino Health Equity: Exploratory Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Latinx people comprise 18% of the US adult population and a large share of youth and continue to experience inequities that perpetuate health disparities. To engage Latinx people in advocacy for health equity based on this population's heavy share of smartphone, social media, and Twitter users, Salud America! launched the #SaludTues Tweetchat series. In this paper, we explore the use of #SaludTues to promote advocacy for Latinx health equity. OBJECTIVE: This study aims to understand how #SaludTues Tweetchats are used to promote dissemination of culturally relevant information on social determinants of health, to determine whether tweetchats serve to drive web traffic to the Salud America! website, and to understand who participates in #SaludTues Tweetchats and what we can learn about the participants. We also aim to share our own experiences and present a step-by-step guide of how tweetchats are planned, developed, promoted, and executed. METHODS: We explored tweetchat data collected between 2014 and 2018 using Symplur and Google Analytics to identify groups of stakeholders and web traffic. Network analysis and mapping tools were also used to derive insights from this series of chats. RESULTS: We conducted 187 chats with 24,609 reported users, 177,466 tweets, and more than 1.87 billion impressions using the hashtag #SaludTues during this span, demonstrating effective dissemination of and exposure to culturally relevant information. Traffic to the Salud America! website was higher on Tuesdays than any other day of the week, suggesting that #SaludTues Tweetchats acted effectively as a website traffic-driving tool. Most participants came from advocacy organizations (165/1000, 16.5%) and other health care-related organizations (162/1000, 16.2%), whereas others were unknown users (147/1000, 14.7%) and individual users outside of the health care sector (117/1000, 11.7%). The majority of participants were located in Texas, California, New York, and Florida, all states with high Latinx populations. CONCLUSIONS: Carefully planned, culturally relevant tweetchats such as #SaludTues can be a powerful tool for public health practitioners and advocates to engage audiences on Twitter around health issues, advocacy, and policy solutions for Latino health equity. Further information is needed to determine the effect that #SaludTues Tweetchats have on self- and collective efficacy for advocacy in the area of Latino health equity.
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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».