MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4323059882 · doi:10.2196/45281

Perceptions on Oral Ulcers From Facebook Page Categories: Observational Study

2023· article· en· W4323059882 sur OpenAlexvenueno aff
Suguna Simhadri, Sriha Yalamanchi, Sean M. Stone, Mythily Srinivasan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPopulationObservational studyMedicineSocial network (sociolinguistics)Internet privacyPsychologyWorld Wide WebComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral ulcers are a common condition affecting a considerable proportion of the population, and they are often associated with trauma and stress. They are very painful, and interfere with eating. As they are usually considered an annoyance, people may turn to social media for potential management options. Facebook is one of the most commonly accessed social media platforms and is the primary source of news information, including health information, for a significant percentage of American adults. Given the increasing importance of social media as a source of health information, potential remedies, and prevention strategies, it is essential to understand the type and quality of information available on Facebook regarding oral ulcers. OBJECTIVE: The goal of our study was to evaluate information on recurrent oral ulcers that can be accessed via the most popular social media network-Facebook. METHODS: We performed a keyword search of Facebook pages on 2 consecutive days in March 2022, using duplicate, newly created accounts, and then anonymized all posts. The collected pages were filtered, using predefined criteria to include only English-language pages wherein oral ulcer information was posted by the general public and to exclude pages created by professional dentists, associated professionals, organizations, and academic researchers. The selected pages were then screened for page origin and Facebook categories. RESULTS: Our initial keyword search yielded 517 pages; interestingly however, only 112 (22%) of pages had information relevant to oral ulcers, and 405 (78%) had irrelevant information, with ulcers being mentioned in relation to other parts of the human body. Excluding professional pages and pages without relevant posts resulted in 30 pages, of which 9 (30%) were categorized as "health/beauty" pages or as "product/service" pages, 3 (10%) were categorized as "medical & health" pages, and 5 (17%) were categorized as "community" pages. Majority of the pages (22/30, 73%) originated from 6 countries; most originated from the United States (7 pages), followed by India (6 pages). There was little information on oral ulcer prevention, long-term treatment, and complications. CONCLUSIONS: Facebook, in oral ulcer information dissemination, appears to be primarily used as an adjunct to business enterprises for marketing or for enhancing access to a product. Consequently, it was unsurprising that there was little information on oral ulcer prevention, long-term treatment, and complications. Although we made efforts to identify and select Facebook pages related to oral ulcers, we did not manually verify the authenticity or accuracy of the pages included in our analysis, potentially limiting the reliability of our findings or resulting in bias toward specific products or services. Although this work forms something of a pilot project, we plan to expand the project to encompass text mining for content analysis and include multiple social media platforms in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,571
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,018 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetSocial Media in Health Education→Travaux en français237 207→