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Enregistrement W4384341471 · doi:10.32799/ijih.v18i1.39403

Social Media Use among American Indian and Alaska Native People: Implications for Health Communication Strategies

2023· article· en· W4384341471 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda D. Boyd, Ashley Railey, Ying‐Chia Hsu, Alex W. Kirkpatrick, Amber L. Fyfe‐Johnson, Clemma Muller, Dedra Buchwald

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Indigenous Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésSocial mediaDisseminationResidencePopulationHealth equityInformation DisseminationMetropolitan areaGeographyGerontologyPsychologyDemographyMedicinePublic healthEnvironmental healthSociologyPolitical scienceWorld Wide WebNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients, health professionals, and communities use social media to communicate information about health determinants and associated risk factors. Studies have highlighted the potential for social media to reach underserved populations, suggesting these platforms can be used to disseminate health information tailored for diverse and hard-to-reach populations. Little is known, however, about the use of social media among American Indian and Alaska Native populations. The objective of this cross-sectional study is to better understand the use of social media platforms to disseminate information across these populations. Our team surveyed 429 American Indian and Alaska Native adults attending cultural events in Washington State on their use of various types of social media. We used logistic regressions to assess participant use of Twitter, Snapchat, Facebook, and Instagram as related to participant demographics, including age, gender, education, and their place of residence (on-reservation, rural off-reservation areas, or large metropolitan areas). Findings showed that Facebook was used by more participants than other platforms (79%), followed by Instagram (31%). Nearly half of participants used only one social media platform (48%). Age was negatively associated with using Instagram (0.8 OR, 95% CI: 0.7, 0.9) and Snapchat (0.6 OR, 95% CI: 0.5, 0.7). College education was associated with higher odds of using an additional social media platform compared to those without any college education (2.0 OR, 95% CI: 1.1, 3.6). Most participants used social media platforms, which suggests these platforms may be a useful tool in disseminating information to American Indian and Alaska Native peoples. Further research should document how social media can be used to effectively disseminate risk and health information and assess whether it can influence health knowledge and behaviors among these populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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