An exploratory analysis of pediatric anesthesia activity on Twitter using the #pedsanes hashtag
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of social media within the medical field has rapidly evolved over the past two decades, with Twitter being one of the most common platforms of engagement. The use of hashtags such as #pedsanes has been reported as a community builder around the subject of pediatric anesthesia. Understanding the use of #pedsanes can inform dissemination of pediatric anesthesia content and discourse. We aimed to describe the distribution and patterns of tweets and contributors using #pedsanes across the globe. METHODS: Using Tweetbinder (https://www.tweetbinder.com) and the R package "academictwitteR," we extracted tweets that included the hashtag "#pedsanes" from March 14, 2016 to March 10, 2022. Tweets were analyzed for frequency, type, unique users, impact and reach, language, content, and the most common themes. RESULTS: A total of 58 724 tweets were retrieved; 22 071 (38.8%) were original tweets including 3247 replies, while 35 971 (61.2%) were retweets all generated by over 5946 contributors located in at least 122 countries. The frequency distribution of tweets gradually increased over time with peaks in activity corresponding to major pediatric anesthesia societal meetings and during the early phases of the COVID-19 pandemic. The most retweeted and most liked posts included images. DISCUSSION: We report the widespread and increasing use of social media and the "#pedsanes" hashtag within the pediatric anesthesia and medical community over time. It remains unknown the extent to which Twitter hashtag activity translates to changes in clinical practice. However, the #pedsanes hashtag appears to play a key role in disseminating pediatric anesthesia information globally.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».