Insights Into Dialysis Initiation: A Foucauldian Discourse Analysis of the r/dialysis Reddit Forum
Notice bibliographique
Résumé
Patients on dialysis develop unique relationships with their providers, fellow patients, and the broader healthcare system. This network of relationships is a well-established key factor influencing both their healthcare experience and mortality rates. Yet, despite ongoing efforts to improve these networks of relationships, health outcomes remain unfavorable for dialysis patients. Investigating the formation of these relationships through a social media platform provides valuable insight into patients lived experiences, shedding light on pervasive power dynamics as seen from the patient perspective while addressing methodological gaps present in the literature. Analyzing social media platforms helps identify critical areas for improvement that may have been overlooked to enhance the experience and outcomes of patients on dialysis. In this paper, we use Foucauldian discourse analysis to examine 41 posts and their associated comments from the r/dialysis forum on Reddit, focusing on the first year of dialysis initiation and exploring how societal discourse shapes and is shaped by peer-to-peer interactions, impressions, communities, and frameworks. In this study, we highlight how power and resistance are reflected in the discursive choices made by patients, as well as its influence on their conceptualizations of the patient-provider relationship as they begin their dialysis journey. These insights add to the dearth of current literature that use social media platforms and discourse analysis in investigating healthcare experiences. They lay the groundwork for better supporting a vulnerable clinical population and provide a foundation for future academic research using this methodology.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».