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推特和简历健康

2019年1月22日 更新者:University of Pennsylvania

推特与心血管健康

心血管 (CV) 疾病与显着的发病率和死亡率相关。 在当前的数字时代,需要更好地了解社交媒体网站上的信息如何通过新颖的方法为我们改善 CV 健康状况提供信息。 研究人员建议研究 Twitter 上关于几种心血管疾病及其相关后遗症的对话。

研究概览

详细说明

心血管 (CV) 疾病仍然是美国发病率和死亡率的主要原因,并且与巨大的经济负担有关。 为了推进这一重大公共卫生问题,美国心脏协会 (AHA) 和其他机构已确定需要有针对性地关注改善人群的 CV 健康,强调一系列新工具和能力来实施公共卫生政策和人口-和社区层面的干预措施,以补充过去成功推广的传统的、主要以医学为导向的干预措施。 Twitter 等社交媒体渠道提供了一个新的机会来探索由公众和为公众产生的与健康相关的交流。

随着数字鸿沟的缩小以及不同年龄和人口群体的个人越来越多地与已知的朋友网络(例如 Facebook)以及更广泛的朋友和其他网络(例如 Twitter)在线共享信息,理解和利用这些新的沟通渠道尤为重要. 人与人之间的口耳相传是人们传递和接收信息的最持久和最有说服力的方式之一。 直到最近,人与人之间的交流实际上还不可能被拦截、研究和改变。 该提案的核心是认识到这些变化使一些以前私密的人与人之间的交流变得可观察。 正是这些新的沟通渠道的可观察性为这一调查领域提供了创新和希望。

该提案评估社交媒体的传出和传入途径,将其作为与社区交流和向社区学习的来源。 有相当多的证据表明,让人们知道其他人在做什么是增加这种行为的最有效方法之一。 这种行为的社会规范通过在线共享得到促进,使其他人能够针对更广泛的群体模拟行为,如果没有这些新媒体渠道,这些群体的行为将是不可见的,因此不会产生影响。 对于患有慢性病的个人,自动化的自我管理支持(例如 mHealth)和在线社区已被证明可以改善临床结果、患者满意度并降低医疗保健成本和利用率。 该提案旨在通过了解患者如何在线交流 CV 健康并提高患者管理其 CV 疾病的能力来改善 CV 健康并减轻 CV 疾病的负担。

Twitter 作为全球社交媒体平台:Twitter 允许用户发送和接收 140 个字符的消息,称为推文。 推文可能包含指向新闻文章、主页和图片等信息的嵌入式 Web 链接。 推文来自一个人或组织(推特),并广泛分发给对推文主题感兴趣的个人以及自愿注册关注该推特的个人。 然后,关注者可以与自己的关注者分享消息,这一消息传播过程称为转推。 推特用户可以选择在他们的个人资料中分享关于他们自己的信息(例如 年龄、种族、性别、职业、地点、喜好/厌恶、图片、网页链接)。

患者和研究人员都以新颖的方式使用与健康相关的 Twitter 数据。 在自然灾害(例如 飓风桑迪、海地地震),实时使用 Twitter 将有需要的人与资源联系起来。 在流行病中(例如 H1N1) Twitter 被用作监视工具,比传统的数据收集工具更快地锁定流感热点。 Twitter 在组织个人和社会态度方面的影响在 2011 年北非的政治事件中得到了戏剧性的体现。 在这种情况下,Twitter 和类似的社交媒体(如 Facebook)允许传播和集中足以威胁并在某些情况下推翻限制性政府的思想。 在非紧急情况下,语言学家使用 Twitter 来确定当地方言,社会学家使用推文来预测特定地理区域的情绪和情绪。 其他人也使用 Twitter 来描述医学误解(例如 脑震荡的后遗症)和不良医疗依从性的传播(例如 抗生素的使用)。

研究人与人之间的交流:估计每天有超过 2 亿活跃用户发布 4 亿条推文。 Twitter 是大数据的代表,人们越来越多地探索这些数据以更好地了解来自大量、广泛的患者群体的在线信息。 Twitter 由于其巨大的规模、即时性(例如,波士顿的急救部门通过 Twitter 比通过新闻或已建立的紧急服务通信渠道更快地了解悲惨的马拉松爆炸事件)以及其内容的系统搜索性,有望成为一种研究工具. 同样有趣的是,该网站并不关注健康,因此它通过人们对更广泛的交流的兴趣来吸引人们,但它包括从患者、提供者、政策制定者、组织和组织的角度对广泛的健康主题进行的公共讨论。其他的。 尽管 Twitter 用户群不是一个具有全国代表性的样本,但它在年龄、地理和社会分布方面具有惊人的深度代表性。 事实上,相对于普通人群,非裔美国人、拉丁美洲人和城市人口在 Twitter 上的人数过多。

该提案反映了早期的工作,但这些工作对于建立理解 Twitter 和相关社交媒体的科学用途和局限性的基础至关重要。 该提案旨在分析在线讨论的 CV 健康行为,并评估改善 CV 健康信息访问和实施行为修正的新方法。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

611

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Pennsylvania
      • Philadelphia、Pennsylvania、美国、19104
        • University of Pennsylvania

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

21年 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

是的

有资格学习的性别

全部

描述

纳入标准:

  • 至少 21 岁患有糖尿病和/或高血压的 Twitter 用户

排除标准:

  • 任何21岁以下的人
  • 没有诊断出高血压
  • 未怀孕

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:其他
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:卫生系统:HTN 干预
调查人员将从 Penn Data Store (PDS) 识别已知患有高血压(ICD-9 代码 401.9)的患者。 参与者将被要求完成 3 个简短的调查。
有兴趣的参与者可以通过 Twitter 链接在线注册。 患者将同意访问他们的电子健康记录以验证临床数据。 参与者将完成简短的调查。 该项目的 Twitter 帐户将关注具有高影响力 CV 消息的推特用户,并每天发布高影响力和准确的 CV 健康消息(在目标 3 中确定)。 参与者将关注研究团队并可能通过 Twitter 接收每日私人心脏健康信息。 这将允许参与者看到以可能与他们相似的患者的语言和上下文发布的 CV 健康信息,参与在线 CV 健康讨论,并访问他们可能不知道的 CV 健康网络。 参与者还将每周发布一次心脏健康信息推文。
无干预:卫生系统:HTN 控制,仅调查
调查人员将从 Penn Data Store (PDS) 识别已知患有高血压(ICD-9 代码 401.9)的患者。 参与者将被要求完成 3 个简短的调查。 这支队伍的参与者将接触到有关心脏健康的日常信息,并被要求发布有关健康的推文。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
血压
大体时间:6个月
研究前与研究后相差 5mm
6个月

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
患者激活
大体时间:6个月
基线和后续调查将包括有关患者激活措施评估 (PAM-13) 中患者激活的问题。 我们将观察指数 PAM 分数的 2-3 点变化(平均 58)
6个月

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2016年6月1日

初级完成 (实际的)

2018年10月1日

研究完成 (实际的)

2018年11月1日

研究注册日期

首次提交

2015年11月23日

首先提交符合 QC 标准的

2015年12月3日

首次发布 (估计)

2015年12月4日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2019年1月24日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2019年1月22日

最后验证

2018年2月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • 5R01HL122457-02 (美国 NIH 拨款/合同)

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

不

此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.

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