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Enregistrement W4403630038 · doi:10.2196/55149

Social Media Usage for Medical Education and Smartphone Addiction Among Medical Students: National Web-Based Survey

2024· article· en· W4403630038 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Clavier, Zoé Demailly, Benoît Veber, Imad-Abdelkader Messaadi, Benjamin Popoff

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipSocial mediaAddictionContext (archaeology)MedicineSmartphone addictionPopulationPsychologyFamily medicineMedical educationPsychiatryWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,418 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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