Instagram Use Among Orthopaedic Surgery Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic created unprecedented challenges to residency recruitment. With in-person away rotations prohibited and interviews held virtually, orthopaedic residency programs turned to social media. Studies document the exponential growth of residency program Instagram accounts after March 2020, but few analyze the content of their posts. This study provides an updated assessment of such Instagram accounts including a detailed analysis of their content and a discussion of potentially concerning posts. METHODS: Orthopaedic surgery residency programs participating in the National Resident Matching Program and any Instagram accounts associated with these programs were identified. Instagram accounts were analyzed, and the 25 most recent posts and all highlighted stories for each account were coded for content based on a predetermined list of categories. Specific attention was given to content that may raise legal, ethical, or professionalism concerns. The primary outcome was the most common content code among posts. The secondary outcomes were the number of posts identified as potentially concerning and the types of concerns represented. RESULTS: Overall, 138 of 193 residency programs (72%) had an Instagram account at the time of cross-sectional analysis, 65% of which were created between April and December 2020. All accounts were public. Profiles had on average 1,156 ± 750 followers and 59 ± 75 posts. Of the 3,348 posts analyzed, the most common coded themes were resident introductions (33%), camaraderie (27%), and social life and hobbies (26%). There were 81 concerning posts from 52 separate accounts. Seventy-five of the concerning posts (93%) depicted residents scrubbed alone. CONCLUSION: Orthopaedic residency Instagram accounts are potential tools for residency recruitment and can depict a program's culture through posts over time. However, public accounts are open to scrutiny by other viewers, including patients and their families. Care must be taken to consider multiple perspectives of post content, so as to bolster, not damage, the residency program's reputation.
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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».