Consumers� Gender Difference in Communicating with Doctors on Social Media: Survey Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Social media is becoming more and more important for communication between doctors and consumers. However, little is known about the effect of doctor-consumer communication on consumers’ health information seeking intention. Meanwhile, gender difference in the effect of doctor-consumer communication has not been studied well. OBJECTIVE The purpose of this study is to investigate how doctor-consumer communication on social media affects consumers’ health information seeking intention and whether this association is moderated by gender. METHODS Based on professional-client interaction theory and social role theory, we propose that doctor-consumer communication can be divided into instrumental and affective communication. These two types of communication influence consumers’ health information seeking intention through trust towards doctors. We also argue that the relationship between doctor-consumer communication and trust towards doctors could be moderated by gender. To validate our proposed research model, we employed the survey method and developed corresponding measurement instruments for constructs in our research model. 352 valid answers were collected from consumers who have experience of communicating with doctors on social media. To analyze the data, partial least square was performed. RESULTS Trust towards doctors was found to influence consumers’ health information seeking intention significantly (t=16.881, P<0.001), while both instrumental (t=6.083, P<0.001) and affective communication (t=5.745, P<0.001) between doctors and consumers on social media influence trust towards doctors significantly. Towards the moderation effect of gender, the effect of both instrumental (t=12.87, P<0.001) and affective communication (t=7.3, P<0.001) on trust towards doctors is greater for females than for males. CONCLUSIONS This study not only demonstrates the effect of doctor-consumer communication on social media on consumers’ health information seeking intention, but also uncovers the role of gender in the impact of doctor-consumer communication. To consider the different genders in doctor-consumer communication on social media, we can understand the effect of doctor-consumer communication on social media on consumers’ health information seeking behavior better and deeper.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».