The Use of Social Media by Clinical Nurse Specialists at a Tertiary Hospital: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, many health care professionals, who use social media to communicate with patients and colleagues, share information about medical research and promote public health campaigns. OBJECTIVE: This study aimed to examine the motives, barriers, and implementation of social media use among clinical nurse specialists in Oman. METHODS: A mixed methods study was conducted among 47 clinical nurse specialists at Sultan Qaboos University Hospital between November and December 2020. Qualitative data were collected using an open-ended questionnaire and analyzed using thematic analysis, and quantitative data were collected with a questionnaire and analyzed using SPSS (version 21.0; IBM Corp). RESULTS: Of the 47 clinical nurse specialists surveyed, 43 (91.5%) responded. All respondents reported using social media applications, with WhatsApp being the most commonly used platform. Most respondents (n=18, 41.9%) spent 1-2 hours per day on social media. The main motives for using social media were increasing knowledge, communication, reaching patients easily, and reducing the number of hospital visits. The main barriers to social media use were privacy concerns, time constraints, and a lack of awareness of legal guidelines for social media use in the workplace. All participants requested clear rules and regulations regarding the use of social media among health care providers in the future. CONCLUSIONS: Social media has the option to be a powerful institutional communication and health education tool for clinical nurse specialists in Oman. However, several obstacles must be addressed, including privacy concerns and the need for clear guidelines on social media use in the workplace. Our findings suggest that health care institutions and clinical nurse specialists must work together to overcome these impediments and leverage the benefits of social media for health care.Bottom of Form.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».