Impact of the COVID-19 Pandemic on a Physician Group’s WhatsApp Chat: Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media has emerged as an effective means of information sharing and community building among health professionals. The utility of these platforms is likely heightened during times of health system crises and global uncertainty. Studies have demonstrated that physicians' social media platforms serve to bridge the gap of information between on-the-ground experiences of health care workers and emerging knowledge. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to characterize the use of a physician WhatsApp (WhatsApp LLC) group chat during the early months of the COVID-19 pandemic. METHODS: Through the lens of the social network theory, we performed a qualitative content analysis of the posts of a women physician WhatsApp group located in the United Arab Emirates between February 1, 2020, and May 31, 2020, that is, during the initial surge of COVID-19 cases. RESULTS: There were 6101 posts during the study period, which reflected a 2.6-fold increase in platform use when compared with platform use in the year prior. A total of 8 themes and 9 subthemes were described. The top 3 uses of the platform were requests for information (posts: 2818/6101, 46.2%), member support and promotion (posts: 988/6101, 16.2%), and information sharing (posts: 896/6101, 14.7%). A substantial proportion of posts were related to COVID-19 (2653/6101, 43.5%), with the most popular theme being requests for logistical (nonmedical) information. Among posts containing COVID-19-related medical information, it was notable that two-thirds (571/868, 65.8%) of these posts were from public mass media or unverified sources. CONCLUSIONS: Health crises can potentiate the use of social media platforms among physicians. This reflects physicians' tendency to turn to these platforms for information sharing and community building purposes. However, important questions remain regarding the accuracy and credibility of the information shared. Our findings suggest that the training of physicians in social media practices and information dissemination may be needed.
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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».