Social Media Usage for Medical Education and Smartphone Addiction Among Medical Students: National Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social media (SoMe) have taken a major place in the medical field, and younger generations are increasingly using them as their primary source to find information. Objective: This study aimed to describe the use of SoMe for medical education among French medical students and assess the prevalence of smartphone addiction in this population. Methods: A cross-sectional web-based survey was conducted among French medical students (second to sixth year of study). The questionnaire collected information on SoMe use for medical education and professional behavior. Smartphone addiction was assessed using the Smartphone Addiction Scale Short-Version (SAS-SV) score. Results: A total of 762 medical students responded to the survey. Of these, 762 (100%) were SoMe users, spending a median of 120 (IQR 60-150) minutes per day on SoMe; 656 (86.1%) used SoMe for medical education, with YouTube, Instagram, and Facebook being the most popular platforms. The misuse of SoMe in a professional context was also identified; 27.2% (207/762) of students posted hospital internship content, and 10.8% (82/762) searched for a patient's name on SoMe. Smartphone addiction was prevalent among 29.1% (222/762) of respondents, with a significant correlation between increased SoMe use and SAS-SV score (r=0.39, 95% CI 0.33-0.45; P<.001). Smartphone-addicted students reported a higher impact on study time (211/222, 95% vs 344/540, 63.6%; P<.001) and a greater tendency to share hospital internship content on social networks (78/222, 35.1% vs 129/540, 23.8%; P=.002). Conclusions: Our findings reveal the extensive use of SoMe for medical education among French medical students, alongside a notable prevalence of smartphone addiction. These results highlight the need for medical schools and educators to address the responsible use of SoMe and develop strategies to mitigate the risks associated with excessive use and addiction.
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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 | 0,014 | 0,120 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».