Use of Social Media for Patient Education in Dermatology: Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media has rapidly become one of the main avenues for news and communication among those with access to technology. Nearly 60% or 4.7 billion people worldwide use social media. Different social media networks provide users with a barrage of posts, opinions, and transformations. With this noticeable uptick in physician and patient education usage of social media, exploration of the impacts of social media on patient education in dermatology is crucial. OBJECTIVE: The goal of this narrative review was to evaluate existing peer-reviewed literature examining the use of social media for patient education in dermatology and to establish trends and implications. Additional attention was given to different social media sites, and potential differences in modalities of posts such as short-form videos on TikTok and Instagram Reels, long-form videos on YouTube, and infographics on Twitter, Instagram, and Facebook. METHODS: PubMed, Access DermatologyDxRx, and Scopus searches of peer-reviewed publications were performed to discover articles with social media and patient education keywords in combination with other health care-relevant or dermatology-relevant keywords. Subsequently, the screening of these studies was performed by the author who has experience with education and research experience in health care, dermatology, social media, and telehealth. Ultimately, the selected articles were summarized through qualitative analysis of key points and presented for further discussion. RESULTS: Through this narrative review, the researcher was able to identify several publications focusing on dermatology and social media. Some common subject areas included the use of social media for the promotion of private dermatology practices, residency programs, and research journals. So long as providers, such as dermatologists, take ethical considerations into account, these platforms can provide patients with curated educational content. In addition, several publications emphasized the use of social media as a form of patient education on dermatologic conditions but also as a source of misinformation. CONCLUSIONS: This narrative review illuminated the use of social media as a form of patient education for dermatology, with its applications addressed across many demographics and situations. As social media platforms continue to update their algorithms, content filters, and posts, social media may become a reputable form of patient education in dermatology. Future studies and innovations should continue to explore innovations in this space, the efficacy of different modalities of posts, and longitudinal differences in patient outcomes and health literacy.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».