Exploring Web-Based Twitter Conversations Surrounding National Healthcare Decisions Day and Advance Care Planning From a Sociocultural Perspective: Computational Mixed Methods Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within the cultures and societies of the United States, topics related to death and dying continue to be taboo, and as a result, opportunities for presence and engagement during the end of life, which could lead to a good death, are avoided. Several efforts have been made to help people engage in advance care planning (ACP) conversations, including completing advance care directives so that they may express their goals of care if they become too sick to communicate their wishes. A major effort in the United States toward encouraging such challenging discussions is the annual celebration of the National Healthcare Decisions Day. OBJECTIVE: This study aimed to explore ACP from a sociocultural perspective by using Twitter as a communication tool. METHODS: All publicly available tweets published between August 1, 2020, and July 30, 2021 (N=9713) were collected and analyzed using the computational mixed methods Analysis of Topic Model Network approach. RESULTS: The results revealed that conversations driven primarily by laypersons (7107/7410, 95.91% of tweets originated from unverified accounts) surrounded the following three major themes: importance and promotion, surrounding language, and systemic issues. CONCLUSIONS: On the basis of the results, we argue that there is a need for awareness of the barriers that people may face when engaging in ACP conversations, including systemic barriers, literacy levels, misinformation, policies (including Medicare reimbursements), and trust among health care professionals, in the United States. This is incredibly important for clinicians and scholars worldwide to be aware of as we strive to re-envision ACP, so that people are more comfortable engaging in ACP conversations. In terms of the content of tweets, we argue that there is a chasm between the biomedical and biopsychosocial elements of ACP, including patient narratives. If used properly, Twitter conversations and National Health Care Decision Day hashtags could be harnessed to serve as a connecting point among organizations, physicians, patients, and family members to lay the groundwork for the trajectory toward a good death.
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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».