Perspectives surrounding robotic total hip arthroplasty: a cross-sectional analysis using natural language processing
Bibliographic record
Abstract
Background: Robotic technology has been used in total hip arthroplasty (THA) for several years. Despite the advances in this field, perspectives surrounding robotic THA are not fully understood. This study aimed to characterize the landscape of robotic THA on social media. Methods: The Twitter application programming interface was queried from inception to October 2022 for keywords related to THA and robotics. Posts and accounts were extracted and classified using thematic labels. Sentiment analysis was performed on the extracted tweets. Results: After removal of duplicate posts and illegitimate accounts, a total of 742 tweets from 741 accounts were retrieved. Most posts pertained to raising awareness about robotic THA (n = 340, 45.8%), advertisements for THA robots (n = 204, 27.5%), and personal experiences (n = 138, 18.6%). Research was discussed in 7.0% (n = 52) of posts. Most accounts belonged to patients or caregivers (n = 177, 23.9%), followed by medical centres (n = 175, 23.6%), news outlets (n = 158, 21.3%), and physicians or researchers (n = 101, 13.6%). Most posts discussing personal experience were positive (n = 70, 50.7%) or neutral (n = 39, 28.2%). Presence of media (β = 3.3, 95% confidence interval [CI] 1.5 to 5.1) and tagging (β = 2.1, 95% CI 0.3 to 2.8) positively affected user engagement, whereas the presence of a link decreased tweet engagement count by 2.8 (95% CI −5.4 to −0.2). Conclusion: Topics about robotic THA were discussed in a positive tone on Twitter (rebranded to X in 2023). Posts about raising awareness and advertisements for robotic THA were most prevalent, while research-related posts were limited. Orthopedic surgeons can leverage social media to better understand patient perspectives and glean insight from the robotic surgery industry. Contexte: La robotique est utilisée depuis plusieurs années pour l’arthroplastie totale de la hanche (ATH). Malgré les progrès réalisés dans ce domaine, on connaît encore mal l’opinion qu’elle suscite. La présente étude visait à dresser un tableau de l’ATH robotisée telle qu’on l’aborde sur les réseaux sociaux. Méthodes: L’interface de programmation d’application de Twitter a été analysée depuis sa création et jusqu’à octobre 2022 à partir de mots clés reliés à l’ATH et à la robotique. Les messages et les comptes ont été extraits et classés par thèmes et une analyse des sentiments a été effectuée à partir de ces messages. Résultats: Après élimination des doublons et des faux comptes, nous avons retenu en tout 742 messages provenant de 741 comptes. La plupart visaient à faire connaître l’ATH assistée par robot (n = 340, 45,8 %), faisaient la publicité pour des robots d’ATH (n = 204, 27,5 %) et relataient des expériences personnelles (n = 138, 18,6 %). La recherche était abordée dans 7,0 % (n = 52) des messages. Les comptes étaient principalement ceux de patientes ou patients ou de membres du personnel soignant (n = 177, 23,9 %), suivis des centres médicaux (n = 175, 23,6 %), des médias d’information (n = 158, 21,3 %) et du milieu médical ou scientifique (n = 101, 13,6 %). La majorité des messages concernant une expérience personnelle étaient positifs (n = 70, 50,7 %) ou neutres (n = 39, 28,2 %). La présence de médias d’information (β = 3,3, intervalle de confiance [IC] de 95 % 1,5 à 5,1) et le marquage (β = 2,1, IC de 95 % 0,3 à 2,8) ont exercé une influence positive sur l’engagement des utilisateurs, tandis que la présence d’un lien a eu l’effet contraire en réduisant l’engagement de 2,8 (95 % CI −5,4 à −0,2). Conclusion: Les thèmes entourant l’ATH assistée par robot ont fait l’objet de discussions favorables sur Twitter (devenu X en 2023). Les messages visant à en faire connaître l’existence ou à en faire la publicité étaient les plus nombreux, tandis que les messages portant sur la recherche étaient limités. Les orthopédistes peuvent mettre les médias sociaux à profit pour mieux comprendre le point de vue des malades et prendre le pouls de l’industrie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".