Impacts of biomedical hashtag-based Twitter campaign: #DHPSP utilization for promotion of open innovation in digital health, patient safety, and personalized medicine
Notice bibliographique
Résumé
The open innovation hub Digital Health and Patient Safety Platform (DHPSP) was recently established with the purpose to invigorate collaborative scientific research and the development of new digital products and personalized solutions aiming to improve human health and patient safety. In this study, we evaluated the effectiveness of a Twitter-based campaign centered on using the hashtag #DHPSP to promote the visibility of the DHPSP initiative. Thus, tweets containing #DHPSP were monitored for five weeks for the period 20.10.2020–24.11.2020 and were analyzed with Symplur Signals (social media analytics tool). In the study period, a total of 11,005 tweets containing #DHPSP were posted by 3020 Twitter users, generating 151,984,378 impressions. Analysis of the healthcare stakeholder-identity of the Twitter users who used #DHPSP revealed that the most of participating user accounts belonged to individuals or doctors, with the top three user locations being the United States (501 users), the United Kingdom (155 users), and India (121 users). Analysis of co-occurring hashtags and the full text of the posted tweets further revealed that the major themes of attention in the #DHPSP Twitter-community were related to the coronavirus disease 2019 (COVID-19), medicine and health, digital health technologies, and science communication in general. Overall, these results indicate that the #DHPSP initiative achieved high visibility and engaged a large body of Twitter users interested in the DHPSP focus area. Moreover, the conducted campaign resulted in an increase of DHPSP member enrollments and website visitors, and new scientific collaborations were formed. Thus, Twitter campaigns centered on a dedicated hashtag prove to be a highly efficient tool for visibility-promotion, which could be successfully utilized by healthcare-related open innovation platforms or initiatives.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».