Dissemination of Anesthesia Information During the Coronavirus Disease 2019 Pandemic Through Twitter: An Infodemiology Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Twitter is a web-based social media platform that allows instantaneous sharing of user-generated messages (tweets). We performed an infodemiology study of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) Twitter conversation related to anesthesiology to describe how Twitter has been used during the pandemic and ways to optimize Twitter use by anesthesiologists. METHODS: This was a cross-sectional study of tweets related to the specialty of anesthesiology and COVID-19 tweeted between January 21 and October 13, 2020. A publicly available COVID-19 Twitter dataset was filtered for tweets meeting inclusion criteria (tweets including anesthesiology keywords). Using descriptive statistics, tweets were reviewed for tweet and account characteristics. Tweets were filtered for specific topics of interest likely to be impactful or informative to anesthesiologists of COVID-19 practice (airway management, personal protective equipment, ventilators, COVID testing, and pain management). Tweet activity was also summarized descriptively to show temporal profiles over the pandemic. RESULTS: Between January 21 and October 13, 2020, 23,270 of 241,732,881 tweets (0.01%) met inclusion criteria and were generated by 15,770 accounts. The majority (51.9%) of accounts were from the United States. Seven hundred forty-nine (4.8%) of all users self-reported as anesthesiologists. 33.8% of all tweets included at least one word or phrase preceded by the # symbol (hashtag), which functions as a label to search for all tweets including a specific hashtag, with the most frequently used being #anesthesia. About half (52.2%) of all tweets included at least one hyperlink, most frequently linked to other social media, news organizations, medical organizations, or scientific publications. The majority of tweets (67%) were not retweeted. COVID-19 anesthesia tweet activity started before the pandemic was declared. The trend of daily tweet activity was similar to, and preceded, the US daily death count by about 2 weeks. CONCLUSIONS: The toll of the pandemic has been reflected in the anesthesiology conversation on Twitter, representing 0.01% of all COVID-19 tweets. Daily tweet activity showed how the Twitter community used the platform to learn about important topics impacting anesthesiology practice during a global pandemic. Twitter is a relevant platform through which to communicate about anesthesiology topics, but further research is required to delineate its effectiveness, benefits, and limitations for anesthesiology discussions.
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».