Primary Perspectives in Meme Utilization as a Digital Driver for Medical Community Engagement and Education Mobilization: Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Memes have gone "viral," gaining increasing prominence as an effective communications strategy based on their unique ability to engage, educate, and mobilize target audiences in a call to action through a cost-efficient and culturally relevant approach. Within the medical community in particular, visual media has evolved as a means to influence clinical knowledge transfer. To this end, the GetWaivered (GW) project has leveraged memes as part of a behavioral economics toolkit to address one of the most critical public health emergencies of our time-the 20-year opioid epidemic. As part of a multidimensional digital awareness campaign to increase Drug Enforcement Administration (DEA)-X waiver course registration, GW investigated the results of meme usage in terms of impressions, website traffic, and ultimately user acquisition, as determined by web-based training enrollment and attendance outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the efficacy of implementing humor-based promotional content versus the traditional educational model, and how the translation of the increase in engagement would increase the participant count and website traffic for GW's remote DEA-X waiver training. METHODS: The approach to this study was based on 2 time frames (pre- and postcampaign). During April-July 2021, we developed a campaign via advertisements on Facebook, Twitter, Instagram, and the GW website to expand outreach. These memes targeted medical professionals with the ability to prescribe buprenorphine. The time frame of this campaign measured engagement metrics and compared values to preceding months (January-March 2021) for our GetWaivered website and social media pages, which translated to registrants for our remote DEA-X waiver training. RESULTS: By the end of July 2021, a total of 9598 individuals had visited the GW website. There was an average of 79.3 visitors per day, with the lowest number of daily visitors being 0 and the highest being 575. CONCLUSIONS: The use of memes may provide a medium for social media engagement (likes, comments, and shares) while influencing viewers to pursue a proposed action, such as e-training registration.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».