Ophthalmology Practice and Social Media Influences: A Patients Based Cross-Sectional Study among Social Media Users
Notice bibliographique
Résumé
Many physicians consider social media a good tool for building their brands and attracting patients. However, limited data exist on patients’ perceptions of the value of social media in ophthalmology. Therefore, our objective was to examine how social media influences patients when choosing an ophthalmologist among social media users, and people’s behaviors toward ophthalmologists’ social media accounts. This was a cross-sectional study including 1086 participants. Males represented 77.3% of the sample. The majority of the participants (71.3%) were aged between 25 and 54 years. Regarding social media sites frequently checked, Twitter ranked first (75.3%), followed by Snapchat (52.8%) and YouTube (48.7%). The majority (92.3%) used social media sites at all times of the day. Concerning the importance of ophthalmologists’ social media sites, around 36.3% considered it either very or extremely important. As regards the important factors about an ophthalmologist’s social media site from participants’ perspectives, medical information written by the ophthalmologist (45.5%) and recommendations by friends (45.4%) were the most common reasons. Around 21% of females, compared to 16.8% of males, perceived the ophthalmologists’ social media sites as extremely important, p = 0.041. A quarter of participants aged between 18 and 24 years, compared to only 5.5% of those aged 65 and above, perceived the ophthalmologists’ social media sites as extremely important, p = 0.018. In conclusion, a considerable proportion of the people who used social media described ophthalmologists’ social media sites as very/extremely important in their choice of an ophthalmologist.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».