Cervical Myelopathy and Social Media: Mixed Methods Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is a progressive neurologic condition caused by age-related degeneration of the cervical spine. Social media has become a crucial part of many patients' lives; however, little is known about social media use pertaining to DCM. OBJECTIVE: This manuscript describes the landscape of social media use and DCM in patients, caretakers, clinicians, and researchers. METHODS: A comprehensive search of the entire Twitter application programing interface database from inception to March 2022 was performed to identify all tweets about cervical myelopathy. Data on Twitter users included geographic location, number of followers, and number of tweets. The number of tweet likes, retweets, quotes, and total engagement were collected. Tweets were also categorized based on their underlying themes. Mentions pertaining to past or upcoming surgical procedures were recorded. A natural language processing algorithm was used to assign a polarity score, subjectivity score, and analysis label to each tweet for sentiment analysis. RESULTS: Overall, 1859 unique tweets from 1769 accounts met the inclusion criteria. The highest frequency of tweets was seen in 2018 and 2019, and tweets decreased significantly in 2020 and 2021. Most (888/1769, 50.2%) of the tweets' authors were from the United States, United Kingdom, or Canada. Account categorization showed that 668 of 1769 (37.8%) users discussing DCM on Twitter were medical doctors or researchers, 415 of 1769 (23.5%) were patients or caregivers, and 201 of 1769 (11.4%) were news media outlets. The 1859 tweets most often discussed research (n=761, 40.9%), followed by spreading awareness or informing the public on DCM (n=559, 30.1%). Tweets describing personal patient perspectives on living with DCM were seen in 296 (15.9%) posts, with 65 (24%) of these discussing upcoming or past surgical experiences. Few tweets were related to advertising (n=31, 1.7%) or fundraising (n=7, 0.4%). A total of 930 (50%) tweets included a link, 260 (14%) included media (ie, photos or videos), and 595 (32%) included a hashtag. Overall, 847 of the 1859 tweets (45.6%) were classified as neutral, 717 (38.6%) as positive, and 295 (15.9%) as negative. CONCLUSIONS: When categorized thematically, most tweets were related to research, followed by spreading awareness or informing the public on DCM. Almost 25% (65/296) of tweets describing patients' personal experiences with DCM discussed past or upcoming surgical interventions. Few posts pertained to advertising or fundraising. These data can help identify areas for improvement of public awareness online, particularly regarding education, support, and fundraising.
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 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 | 0,033 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».