Sharing content about HIV/AIDS through networks and social media in scientific literature: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Social media and social networkds an important role in the dissemination of information about HIV/AIDS. The objective of the study was to map the content on HIV/AIDS shared through social networks and media in scientific materials. This is a scoping review developed in accordance with the recommendations of the Joanna Briggs Institute (JBI) and SCR Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and produced in five stages: 1) identification of the research question; 2) identification of relevant studies; 3) selection of studies; 4) data extraction, separation, summarization and reporting of results; and 5) communication of results. The mnemonic Participant, Concept and Context was applied to construct the research question, in which Participant corresponds to HIV, Concept to dissemination of information and Context to “social networks” and “social media”. The guiding question was defined as: “What are the main types of content on HIV/AIDS shared through social networks and media in the scientific literature?”. The searches were conducted in the following data sources/libraries/databases/academic search engines: Scopus, U.S. National Library of Medicine, Web of Science, Scientific Electronic Library Online, Virtual Health Library (BVS), Catalog of Theses and Dissertations of the Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel (CAPES), Cinahl, Digital Library of Theses and Dissertations of the University of São Paulo (USP), Open Access Scientific Repositories of Portugal (RCAAP), DARTEurope, Trove of the National Library of Australia and Theses Canada. Original and review articles, theses and dissertations, available in full, without time limit, in any language were included. For analysis, a synthesis matrix was created that included the extracted information. A total of 3,485 publications were identified, of which 156 were read in full, 117 were excluded and 39 studies comprised the final sample. Among the media and social networks most mentioned in the studies, Twitter (currently X) and Facebook stood out as the most cited platforms with 33.33%. As for content about HIV on networks and social media, it was possible to identify a variety of topics. Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) was the most cited content among the studies, followed by HIV testing, diagnosis, social support, treatment, HIV risk factors, condom use and PEP. The importance of networks and social media in disseminating information about HIV/AIDS is undeniable, however, there are challenges, such as misinformation and stigmatization, which reinforces the need to share evidence-based content. In addition, ongoing training of health professionals is essential to guide the public in the search for reliable sources.
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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 | 0,055 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».