Identifying Social Media Competencies for Health Professionals: An International Modified Delphi Study to Determine Consensus for Curricular Design
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: The use of social media by health professionals is widespread. However, there is a lack of training to support the effective use of these novel platforms that account for the nuances of an effective health and research communication. We sought to identify the competencies needed by health care professionals to develop an effective social media presence as a medical professional, with the goal of building a social media curriculum. METHODS: We conducted a modified Delphi study, utilizing Kraiger's Knowledge, Skills, and Attitudes framework to identify appropriate items for inclusion in a social media curriculum targeted at health care professionals. Experts in this space were defined as health care professionals who had delivered workshops, published papers, or developed prominent social media tools/accounts. They were recruited through a multimodal campaign to complete a series of 3 survey rounds designed to build consensus. In keeping with prior studies, a threshold of 80% endorsement was used for inclusion in the final list of items. RESULTS: Ninety-eight participants met the expert criteria and were invited to participate in the study. Of the 98 participants, 92 (94%) experts completed the first round; of the 92 experts who completed the first round, 83 (90%) completed the second round; and of the 83 experts who completed the second round, 81 (98%) completed the third round of the Delphi study. Eighteen new items were suggested in the first survey and incorporated into the study. A total of 46 items met the 80% inclusion threshold. CONCLUSION: We identified 46 items that were believed to be important for health care professionals using social media. This list should inform the development of curricular activities and objectives.
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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 | 0,097 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».