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Enregistrement W3191749973 · doi:10.2196/18483

Using Social Media as a Research Tool for a Bespoke Web-Based Platform for Stakeholders of Children With Congenital Anomalies: Development Study

2021· article· en· W3191749973 sur OpenAlexvenueno aff
Marlene Sinclair, Julie E.M. McCullough, David J. Elliott, Paula Braz, Clara Cavero‐Carbonell, Lesley Dornan, Anna Jamry‐Dziurla, Ana João Santos, Anna Latos‐Bieleńska, Ausenda Machado, Lucía Páramo‐Rodríguez

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUlster UniversityEuropean Commission
Mots-clésBespokeSocial mediaStakeholderCoproductionCreativityStakeholder engagementPublic relationsPsychologyMedical educationBusinessMedicinePolitical scienceWorld Wide WebAdvertisingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited research evidence exists on the development of web-based platforms for reciprocal communication, coproduction research, and dissemination of information among parents, professionals, and researchers. This paper provides learning and the outcomes of setting up a bespoke web-based platform using social media. OBJECTIVE: This study aims to explore the establishment of a web-based, multicontextual research communication platform for parents and stakeholders of children with congenital anomalies using social media and to identify associated research and ethical and technical challenges. METHODS: The ConnectEpeople e-forum was developed using social media platforms with a stakeholder engagement process. A multilevel approach was implemented for reciprocal engagement between parents of children with congenital anomalies, researchers, health care professionals, and other stakeholders using private and invisible and public Facebook groups, closed Twitter groups, and YouTube. Ethical approval was obtained from Ulster University. RESULTS: Nonprofit organizations (N=128) were invited to engage with an initial response rate of 16.4% (21/128). Of the 105 parents contacted, 32 entered the private and invisible Facebook groups to participate in the coproduction research. Public Facebook page followers rose to 215, a total of 22 posts had an engagement of >10%, and 34 posts had a reach of over 100. Webinars included requested information on childhood milestones and behavior. YouTube coverage included 106 ConnectEpeople videos with 28,708 impressions. Project information was obtained from 35 countries. The highest Facebook activity occurred during the early morning hours. Achievement of these results required dedicated time management, social media expertise, creativity, and sharing knowledge to curate valuable content. CONCLUSIONS: Building and maintaining a multilayered online forum for coproduction and information sharing is challenging. Technical considerations include understanding the functionality and versatility of social media metrics. Social media offers valuable, easily accessible, quantitative, and qualitative data that can drive the reciprocal process of forum development. The identification and integration of the needs of the ConnectEpeople e-forum was a key driver in the dissemination of useful, meaningful, and accessible information. The necessary dedicated administration to respond to requests and posts and collate data required significant time and effort. Participant safety, the development of trust, and the maintenance of confidentiality were major ethical considerations. Discussions on social media platforms enabled parents to support each other and their children. Social media platforms are particularly useful in identifying common family needs related to early childhood development. This research approach was challenging but resulted in valuable outputs requiring further application and testing. This may be of particular importance in response to COVID-19 or future pandemics. Incorporating flexible, adaptable social media strategies into research projects is recommended to develop effective platforms for collaborative and impactful research and dissemination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,374
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,083 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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