Assessing the Feasibility of Using Parents’ Social Media Conversations to Inform Burn First Aid Interventions: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burns are common childhood injuries, which can lead to serious physical and psychological outcomes. Appropriate first aid is essential in managing the pain and severity of these injuries; hence, parents who need timely access to such information often seek it from the web. In particular, social media allow them to reach other parents, hence these conversations may provide insight to aid the design and evaluation of burn first aid interventions for parents. OBJECTIVE: This study aims to determine the feasibility of finding, accessing, and analyzing parent burn first aid conversations on social media to inform intervention research. METHODS: The initial choice of the relevant social media was made based on the results of a parent focus group and survey. We considered Facebook (Meta Platforms, Inc), Mumsnet (Mumsnet Limited), Netmums (Aufeminin Group), Twitter (subsequently rebranded as "X"; X Corp), Reddit (Reddit, Inc), and YouTube (Google LLC). To locate the relevant data on these platforms, we collated a taxonomy of search terms and designed a search strategy. A combination of natural language processing and manual inspection was used to filter out irrelevant data. The remaining data were analyzed manually to determine the length of conversations, the number of participants, the purpose of the initial post (eg, asking for or offering advice), burn types, and distribution of relevant keywords. RESULTS: Facebook parenting groups were not accessed due to privacy, and public influencer pages yielded scant data. No relevant data were found on Reddit. Data were collected from Mumsnet, Netmums, YouTube, and Twitter. The amount of available data varied across these platforms and through time. Sunburn was identified as a topic across all 4 platforms. Conversations on the parenting forums Mumsnet and Netmums were started predominantly to seek advice (112/116, 96.6% and 25/25, 100%, respectively). Conversely, YouTube and Twitter were used mainly to provide advice (362/328, 94.8% and 126/197, 64%, respectively). Contact burns and sunburn were the most frequent burn types discussed on Mumsnet (30/94, 32% and 23/94, 25%, respectively) and Netmums (2/25, 8% and 14/26, 56%, respectively). CONCLUSIONS: This study provides a suite of bespoke search strategies, tailored to a range of social media platforms, for the extraction and analysis of burn first aid conversation data. Our methodology provides a template for other topics not readily accessible via a specific search term or hashtag. YouTube and Twitter show potential utility in measuring advice offered before and after interventions and extending the reach of messaging. Mumsnet and Netmums present the best opportunity for informing burn first aid intervention design via an in-depth qualitative investigation into parents' knowledge, attitudes, and behaviors.
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 | 0,080 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».