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Enregistrement W4407218955 · doi:10.1016/j.jmig.2025.01.018

Endometriosis Influencers on Instagram: Who Are They and What Are They Posting?

2025· article· en· W4407218955 sur OpenAlexaff
Samantha Shiplo, Mahsa Gholiof, Natasha Sarin, Mathew Leonardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Minimally Invasive Gynecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfluencer marketingEndometriosisSocial mediaWorld Wide WebInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVE: To examine endometriosis-related content on Instagram, a platform increasingly used for health communication, to understand: 1) the identity of Instagram content creators; 2) themes, tones, and emotions evoked from posts; and 3) accuracy of educational information. The relevance of this study lies in its potential to inform healthcare providers on how to better engage with social media to support individuals with endometriosis. DESIGN: This mixed methods cross-sectional observational study was performed on June 6, 2021. Instagram content was collected via two approaches: 1) searching hashtags related to endometriosis from a list of 30 hashtags and analyzing the top 20 and 10 most recent posts and 2) searching endometriosis-related terms under accounts to examine the first 30 accounts retrieved. Posts were categorized into themes and evaluated for tone and emotion, with educational posts also evaluated for accuracy. SETTING: Publicly available data on Instagram. PARTICIPANTS: None. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The study analyzed 768 Instagram posts and 228 accounts. Of these, 59.9% of posts and 92.1% of accounts contained endometriosis-related content. Most posts (55.4%) and accounts (59.0%) were authored by people with endometriosis. Accounts owned by people with endometriosis were significantly more active and had more followers compared to those who identified as healthcare providers (mean difference of total # of posts = 714.4, p < .001, mean difference of total # of followers = 27,194.7, p < .001, respectively). Social support was the most common theme (67.2%). Many posts had a negative tone (43.7%) and evoked sadness (57.6%). Objective educational posts contained 85.0% accurate information. Allied healthcare providers were most likely to post accurate educational information compared to all other content creators (p < .001). CONCLUSION: Instagram is widely used by people with endometriosis, with posts predominantly centered around social support and personal narratives. Healthcare providers can use this information better understand the experiences of people with endometriosis, and to engage more effectively on Instagram.

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)0,012
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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