MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409262451 · doi:10.1371/journal.pdig.0000778

Social media strategies used to translate knowledge and disseminate clinical neuroscience information to healthcare users: A systematic review

2025· review· en· W4409262451 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisseminationSocial mediaHealth careKnowledge translationInformation DisseminationPsychologyInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebKnowledge managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media can be an important source of clinical neuroscience information for healthcare users (e.g., patients, healthcare providers, the general public). This systematic review synthesized evidence on the effectiveness of social media strategies in translating knowledge and disseminating clinical neuroscience information to healthcare users. A systematic review of six electronic databases up to July 29, 2024 was conducted. Original, peer-reviewed articles examining the effectiveness of YouTube, Facebook, LinkedIn, Twitter, social media messaging apps, or a combination of these platforms in translating clinical neuroscience information to healthcare users (e.g., patients, healthcare providers, caregivers, and the general public) were eligible for inclusion. Several proxies (e.g., change in uptake of research, change in awareness, change in knowledge, change in understanding, behaviour change, and/or change in social media metrics) were considered as outcomes of knowledge translation (KT) effectiveness. Two independent reviewers screened articles and assessed risk of bias. The protocol was registered on PROSPERO (ID: CRD42021269034). A total of six studies were included in this review. The included studies used YouTube, Facebook, Twitter, or a combination of social media platforms aimed at healthcare users. Most social media strategies used to disseminate clinical neuroscience information in the included studies (N = 5/6) resulted in improved indicators of KT. However, due to the high risk of bias among the included studies, these results must be interpreted with caution. Disseminating clinical neuroscience information via Facebook, Twitter, YouTube, or a combination of these platforms may achieve the goals of KT. However, there is currently a gap in the literature about clinical neuroscience KT via social media, both in the quantity of studies and quality of evidence. Future research should aim to minimize the risk of bias by controlling for important confounding factors and use objective measures of KT to complement subjective measures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,330
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,228 · 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