The Impact of Social Media for Hand Surgeons: A Prevalence and Correlation Study With Online and Academic Reputations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the influence of social media use among orthopedic and plastic-trained hand surgeons on patient-reported ratings online and academic productivity. Methods The American Society of Surgery of the Hand directory was queried for actively practicing orthopedic and plastic surgeons with a hand surgery fellowship. Each name was searched on various social media platforms. Average ratings, number of reviews, and number of comments were collected from Healthgrades, Google reviews, and Vitals. H-index was searched on Scopus. A summated social media presence score was calculated to identify the top 20% of social media users in each cohort. Results A total of 97 orthopedic and 102 plastic surgeons were included. Overall, plastic surgeons were more active on social media compared to orthopedic surgeons. There was a positive association between having active profiles and Healthgrades ratings. When looking within the subgroups, the top 20% of social media orthopedic users were found to have a significantly higher mean Healthgrades rating and a mean number of comments than the rest of the cohort. On Vitals, the top 20% of social media users had higher mean ratings compared to the remaining 80%. The top 20% of plastics social media users had a significantly higher average Healthgrades rating compared to the rest of the plastics group. On Google reviews, the top 20% also had higher mean ratings, as well as mean number of ratings, compared to the rest of the cohort. Plastic surgeons with a Twitter/X account had a significantly higher h-index than plastic surgeons without a Twitter/X account (14.5 vs 9.2, P < .05). Conclusions Social media involvement is positively associated with surgeon ratings and the number of reviews and comments on physician rating websites. Using web-based marketing tools is still rare in hand surgery, especially among orthopedic surgeons. Type of study/level of evidence Economic/decision analysis IV.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».