Twitterchats as a means to educate patients with CRC and caregivers and stimulate collaborations.
Notice bibliographique
Résumé
255 Background: During the COVID-19 pandemic, Twitter has been instrumental in accelerating knowledge dissemination and forging collaborations within the medical community and amongst patient advocates. Tweetchats within Twitter are scheduled conversations on a specific topic. In oncology, Tweetchats have been used by cancer advocates to spread awareness and for patient and caregiver education. A colorectal cancer (CRC) specific tweetchat did not previously exist. This abstract describes the creation, and experiences with a CRC specific tweetchat. Methods: The #CRCTrialsChat tweetchat was created by a patient advocate for colorectal cancer patients, caregivers and clinicians to meet and exchange clinical trial-related information. Two gastrointestinal (GI) medical oncologists and two radiation oncologists were enlisted as moderators. The topic for each session is chosen by the patient advocate, who creates an outline and divides the content, which is designed to last a one hour session. The idea is to create engaging, technical, but easy to understand content. Each moderator then works on the answers to their assigned section, which is edited to fit tweet character limit. Sessions may also have guest moderators with expertise on a specific topic. Through tweeting, moderators answer specific questions that come up during the session and later. Results: To date, we have had four sessions covering the following topics: Clinical trial basics, CRC Updates from ASCO22, ClinicalTrialFinders and BRAF-mutated tumors. The content created has been simple and engaging, the format has functioned smoothly, and the reach of #CRCTrialsChat has been steadily increasing. After the most recent session on BRAF in September 2022, the @CRCTrialsChat has 281 followers, 17K impressions and 14.6K profile visits, a reflection of its excellent content. From a clinician perspective, this is a great format to interact with colleagues, discuss enrolling trials and also become familiar with using Twitter. Conclusions: A CRC clinical trial focused tweetchat is an engaging way to deliver trial-related content to an audience of clinicians, patients and caregivers. The current format appears to be an effective way to create and disseminate information. Future sessions will focus on ctDNA, molecular markers such as KRAS and HER2, and rectal cancer trials. Our hope is that #CRCTrialsChat will stimulate continued patient and clinician engagement, increase awareness of clinical trials, enhance trial participation and initiate patient-centric research and collaborations.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,008 |
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 ».