Evolutionary Trend of Dental Health Care Information on Chinese Social Media Platforms During 2018-2022: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media holds an increasingly significant position in contemporary society, wherein evolving public perspectives are mirrored by changing information. However, there remains a lack of comprehensive analysis regarding the nature and evolution of dental health care information on Chinese social media platforms (SMPs) despite extensive user engagement and voluminous content. OBJECTIVE: This study aimed to probe into the nature and evolution of dental health care information on Chinese SMPs from 2018 to 2022, providing valuable insights into the evolving digital public perception of dental health for dental practitioners, investigators, and educators. METHODS: This study was conducted on 3 major Chinese SMPs: Weibo, WeChat, and Zhihu. Data from March 1 to 31 in 2018, 2020, and 2022 were sampled to construct a social media original database (ODB), from which the most popular long-text posts (N=180) were selected to create an analysis database (ADB). Natural language processing (NLP) tools were used to assist tracking topic trends, and word frequencies were analyzed. The DISCERN health information quality assessment questionnaire was used for information quality evaluation. RESULTS: The number of Weibo posts in the ODB increased approximately fourfold during the observation period, with discussion of orthodontic topics showing the fastest growth, surpassing that of general dentistry after 2020. In the ADB, the engagement of content on Weibo and Zhihu also displayed an upward trend. The overall information quality of long-text posts on the 3 platforms was moderate or low. Of the long-text posts, 143 (79.4%) were written by nonprofessionals, and 105 (58.3%) shared personal medical experiences. On Weibo and WeChat, long-text posts authored by health care professionals had higher DISCERN scores (Weibo P=.04; WeChat P=.02), but there was a negative correlation between engagement and DISCERN scores (Weibo tau-b [τb]=-0.45, P=.01; WeChat τb=-0.30, P=.02). CONCLUSIONS: There was a significant increase in the dissemination and evolution of public interest in dental health care information on Chinese social media during 2018-2022. However, the quality of the most popular long-text posts was rated as moderate or low, which may mislead patients and the public.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».