Developing a trauma-informed social media campaign to disseminate endometriosis specific qualitative arts-based research findings: A tutorial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED Trauma-informed approaches promote the creation of systems that prioritize safety and empowerment to improve patient well-being. These approaches are especially important in sexual and reproductive healthcare, where patients are often asked to disclose sensitive and personal information. This disclosure is particularly relevant in the context of endometriosis, a condition that affects 10% of reproductive-aged women and causes debilitating pelvic pain. Our team led a trauma-informed social media campaign to raise awareness and improve understanding of endometriosis by sharing research findings from a photovoice study focusing on Asian women’s experiences of endometriosis during the COVID-19 pandemic in Canada (EndoPhoto Study). In this manuscript, we describe how we adapted and applied trauma-informed approaches to the development and implementation of the social media campaign by following five principles: support and collaboration; trustworthiness and transparency; safety; empowerment and voice; and cultural and gender sensitivity. We co-designed this campaign with patient partners with lived experience of endometriosis to facilitate collaboration and mutuality. Additionally, we shared details about the funders of this study to increase trust and transparency, moderated comments and de-identified images to promote participant safety, chose safer platforms to enhance empowerment and voice, and avoided stereotypes and shared authentic experiences of Asian people with endometriosis to support cultural and gender sensitivity. The campaign launched on Instagram and Pinterest in March 2025 to coincide with Endometriosis Awareness Month. The social media campaign received 8,540,528 total impressions over the course of the month and had a 6.23% and 1.4% engagement rates on Instagram and Pinterest, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».