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Enregistrement W3192352967 · doi:10.2196/28495

Rates of Assessment of Social Media Use in Psychiatric Interviews Prior to and During COVID-19: Needs Assessment Survey

2021· article· en· W3192352967 sur OpenAlexvenueno aff
Shiri Raphaely, Simon B. Goldberg, Megan A. Moreno, Zachary N. Stowe

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative Health
Mots-clésSocial distanceSocial mediaMental healthPsychologyPsychiatryInterpersonal communicationSociocultural evolutionPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Current research suggests that there is a nuanced relationship between mental well-being and social media. Social media offers opportunities for empowerment, information, and connection while also showing links with depression, high-risk behavior, and harassment. As this medium rapidly integrates into interpersonal interactions, incorporation of social media assessment into the psychiatric evaluation warrants attention. Furthermore, the COVID-19 pandemic and containment measures (ie, social distancing) led to increased dependence on social media, allowing an opportunity to assess the adaptation of psychiatric interviews in response to sociocultural changes. Objective The first aim of this study was to evaluate if general psychiatry residents and child and adolescent psychiatry fellows assessed social media use as part of the clinical interview. Second, the study examined whether changes were made to the social media assessment in response to known increase of social media use secondary to social distancing measures during the COVID-19 pandemic. Methods As part of a quality improvement project, the authors surveyed general psychiatry residents and child psychiatry fellows in a university-based training program (n=21) about their assessment of social media use in patient evaluations. Soon after the survey closed, “stay-at-home” orders related to the COVID-19 pandemic began. A subsequent survey was sent out with the same questions to evaluate if residents and fellows altered their interview practices in response to the dramatic sociocultural changes (n=20). Results Pre-COVID-19 pandemic survey results found that 10% (2/21) of respondents incorporated social media questions in patient evaluations. In a follow-up survey after the onset of the pandemic, 20% (4/20) of respondents included any assessment of social media use. Among the 15 participants who completed both surveys, there was a nonsignificant increase in the likelihood of asking about social media use (2/15, 13% vs 4/15, 27%, for pre- and during COVID-19, respectively; McNemar χ21=0.25, P=.617, Cohen d=0.33). Conclusions These small survey results raise important questions relevant to the training of residents and fellows in psychiatry. The findings suggest that the assessment of social media use is a neglected component of the psychiatric interview by trainees. The burgeoning use and diversity of social media engagement warrant scrutiny with respect to how this is addressed in interview training. Additionally, given minimal adaptation of the interview in the midst of a pandemic, these findings imply an opportunity for improving psychiatric training that incorporates adapting clinical interviews to sociocultural change.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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