Measuring e-Professional Behavior of Doctors of Medicine and Dental Medicine on Social Networking Sites: Indexes Construction With Formative Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies have predominantly measured e-professionalism through perceptions or attitudes, yet there exists no validated measure specifically targeting the actual behaviors of health care professionals (HCPs) in this realm. This study addresses this gap by constructing a normative framework, drawing from 3 primary sources to define e-professional behavior across 6 domains. Four domains pertain to the dangers of social networking sites (SNSs), encompassing confidentiality, privacy, patient interaction, and equitable resource allocation. Meanwhile, 2 domains focus on the opportunities of SNSs, namely, the proactive dissemination of public health information and maintaining scientific integrity. Objective This study aims to develop and validate 2 new measures assessing the e-professional behavior of doctors of medicine (MDs) and doctors of dental medicine (DMDs), focusing on both the dangers and opportunities associated with SNSs. Methods The study used a purposive sample of MDs and DMDs in Croatia who were users of at least one SNS. Data collection took place in 2021 through an online survey. Validation of both indexes used a formative approach, which involved a 5-step methodology: content specification, indicators definition with instructions for item coding and index construction, indicators collinearity check using the variance inflation factor (VIF), external validity test using multiple indicators multiple causes (MIMIC) model, and external validity test by checking the relationships of the indexes with the scale of attitude toward SNSs using Pearson correlation coefficients. Results A total of 753 responses were included in the analysis. The first e-professionalism index, assessing the dangers associated with SNSs, comprises 14 items. During the indicators collinearity check, all indicators displayed acceptable VIF values below 2.5. The MIMIC model showed good fit (χ213=9.4, P=.742; χ2/df=0.723; root-mean-square error of approximation<.001; goodness-of-fit index=0.998; comparative fit index=1.000). The external validity of the index is supported by a statistically significant negative correlation with the scale measuring attitudes toward SNSs (r=–0.225, P<.001). Following the removal of 1 item, the second e-professionalism index, focusing on the opportunities associated with SNSs, comprises 5 items. During the indicators collinearity check, all indicators exhibited acceptable VIF values below 2.5. Additionally, the MIMIC model demonstrated a good fit (χ24=2.5, P=.718; χ2/df=0.637; root-mean-square error of approximation<0.001; goodness-of-fit index=0.999; comparative fit index=1.000). The external validity of the index is supported by a statistically significant positive correlation with the scale of attitude toward SNSs (r=0.338; P<.001). Conclusions Following the validation process, the instrument designed for gauging the e-professional behavior of MDs and DMDs consists of 19 items, which contribute to the formation of 2 distinct indexes: the e-professionalism index, focusing on the dangers associated with SNSs, comprising 14 items, and the e-professionalism index, highlighting the opportunities offered by SNSs, consisting of 5 items. These indexes serve as valid measures of the e-professional behavior of MDs and DMDs, with the potential for further refinement to encompass emerging forms of unprofessional behavior that may arise over time.
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 | 0,039 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».