Contrasting Social Media Use Between Young Adults With Inflammatory Bowel Disease and Type 1 Diabetes: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media is used by young adult patients for social connection and self-identification. OBJECTIVE: This study aims to compare the social media habits of young adults with inflammatory bowel disease (IBD) and type 1 diabetes (T1D). METHODS: This is a cross-sectional study of subjects from Boston Children's Hospital outpatient IBD and diabetes clinics. Patients above 18 years of age were invited to complete a brief anonymous survey, which asked about the various ways they use several social media platforms. RESULTS: Responses were received from 108 patients (92.5% response rate), evenly split across disease type. We found that 83% of participants spent at least 30 minutes per day on social media, most commonly on Instagram and Facebook. Although the content varied based on the platform, patients with IBD posted or shared content related to their disease significantly less than those with T1D (23% vs 38%, P=.02). Among Instagram users, patients with IBD were less likely to engage with support groups (22% vs 56%, P=.04). Among Twitter users, patients with IBD were less likely to seek disease information (77% vs 29%, P=.005). Among Facebook users, patients with IBD were less likely to post about research and clinical trials (31% vs 65%, P=.04) or for information seeking (49% vs 87%, P=.003). Patients with IBD were also less likely to share their diagnosis with friends or family in person. CONCLUSIONS: Young adults with IBD were less willing to share their diagnosis and post about or explore the disease on social media compared to those with T1D. This could lead to a sense of isolation and should be further explored.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».