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Enregistrement W3215564773 · doi:10.2196/31911

Elements That Underpin the Design, Development, and Evaluation of Social Media Health Interventions: Protocol for a Scoping Review

2021· review· en· W3215564773 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Zayan Nizam, Leigh Powell, Nabil Zary

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAl Jalila FoundationPfizer
Mots-clésPsychological interventionSocial mediaPsycINFODisseminationPublic relationsPublic healthPsychologyMedicineInternet privacyComputer scienceMEDLINEWorld Wide WebPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media use has grown tremendously over the years. Given the volume and diversity of people on social media and the amount of information being exchanged, it is perhaps unsurprising that social media is being used as an avenue to disseminate and deliver health interventions. There exists an opportunity for social media health interventions to make a positive impact on health. However, there is a need to understand more about the ways in which these interventions are designed, developed, and evaluated. This scoping protocol will review the current state of this field by charting the elements that drive the design, development, and evaluation of these interventions. This includes charting models, frameworks, and rationales for the interventions, as well as the platforms being used, and the health behaviors being targeted. This intention of this scoping review is to help inform those who wish to develop effective social media health interventions. OBJECTIVE: The objective of this review is to map the elements that drive the design, development, and evaluation of social media health interventions. We define "social media health intervention" as interventions that make use of social media platforms to disseminate or deliver health-related information and educational initiatives to the public. We will seek to chart the elements that drive the design, development, and delivery of such interventions, including their platforms and targeted health behaviors. METHODS: The methodological framework for this review is guided by Arksey and O'Malley and enhancements by later studies. We will search relevant literature from 9 databases: (1) PubMed, (2) PsycINFO, (3) EMBASE, (4) Web of Science, (5) Scopus, (6) CINAHL, (7) ERIC, (8) MEDLINE, and (9) Google Scholar. The literature will be screened by at least two reviewers in 2 stages: (1) title/abstract screening against the eligibility criteria; and (2) eligible articles will then undergo a full-text screening. Data will be charted using the data charting tool developed by the authors. RESULTS: The results of this study will be presented in a final scoping review paper, divided into 2 sections. The first section will describe the search strategy and study selection process and will contain the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) flowchart. The second section will provide key details pertaining to the review objective and question. CONCLUSIONS: This review will help guide scholars looking to build social media health interventions toward evidence-based practices in design and evaluation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31911.

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)0,188
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,213
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1880,213
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0130,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,023

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 Opus0,964
Tête enseignante GPT0,808
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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