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Enregistrement W4390957930 · doi:10.2196/53025

The #SeePainMoreClearly Phase II Pain in Dementia Social Media Campaign: Implementation and Evaluation Study

2024· article· en· W4390957930 sur OpenAlexafffundvenue
Louise I. R. Castillo, Vivian Tran, Mary Brachaniec, Christine T. Chambers, Kelly Chessie, Alec Couros, Andre LeRuyet, Charmayne LeRuyet, Lilian Thorpe, Jaime Williams, S. C. Wheelwright, Thomas Hadjistavropoulos

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanHog Administrative Marketing Services (Canada)Izaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésSocial mediaThematic analysisGeneral partnershipGrassrootsAnalyticsBest practiceMedical educationPsychologySocial media analyticsPublic relationsMedicineWorld Wide WebPolitical scienceComputer scienceQualitative researchSociologyData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media platforms have been effective in raising awareness of the underassessment and undertreatment of pain in dementia. OBJECTIVE: After a successful pilot campaign, we aimed to scale our pain-in-dementia knowledge mobilization pilot initiative (ie, #SeePainMoreClearly) to several social media platforms with the aid of a digital media partner. The goal of the initiative was to increase awareness of the challenges in the assessment and management of pain among people with dementia. A variety of metrics were implemented to evaluate the effort. Through this work, we endeavored to highlight key differences between our pilot initiative (which was a grassroots initiative), focusing largely on Twitter and YouTube, and the current science-media partnership. We also aimed to generate recommendations suitable for other social media campaigns related to health or aging. METHODS: Evidence-based information about pain in dementia was summarized into engaging content (eg, videos) tailored to the needs of various knowledge users (eg, health professionals, families, and policy makers). We disseminated information using Facebook (Meta Platforms), Twitter (X Corp), YouTube (Alphabet Inc), Instagram (Meta Platforms), and LinkedIn (LinkedIn Corp) and measured the success of the initiative over a 12-month period (2020 to 2021). The evaluation methods focused on web analytics and questionnaires related to social media content. Knowledge users' web responses about the initiative and semistructured interviews were analyzed using thematic analysis. RESULTS: During the course of the campaign, >700 posts were shared across all platforms. Web analytics showed that we drew >60,000 users from 82 countries to our resource website. Of the social media platforms used, Facebook was the most effective in reaching knowledge users (ie, over 1,300,000 users). Questionnaire responses from users were favorable; interview responses indicated that the information shared throughout the initiative increased awareness of the problem of pain in dementia and influenced respondent behavior. CONCLUSIONS: In this investigation, we demonstrated success in directing knowledge users to a resource website with practical information that health professionals could use in patient care along with pain assessment and management information for caregivers and people living with dementia. The evaluation metrics suggested no considerable differences between our pilot campaign and broader initiative when accounting for the length of time of each initiative. The limitations of large-scale health campaigns were noted, and recommendations were outlined for other researchers aiming to leverage social media as a knowledge mobilization tool.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,460 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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