社交媒体(SM)的使用早已成为主流，我们的私人生活和职业生活每天都受到这些基于网络的服务上发生的事件、变化和发展的影响。私人生活和职业生活是相互转换的，如何把握这一点可能会带来挑战，特别是对卫生保健专业人员(HCPs)而言。新的标准正在形成，可能会削弱旧的和预定义的术语。

专业精神广义上定义为符合专业和职业道德标准的行为，可以通过以下十个部分进行评估:专业能力、医患关系的诚实、卫生专业人员与患者的隐私、与患者保持适当的关系、提高卫生保健质量、改善卫生保健的可获得性、资源的公平分配、循证知识、维持患者的信心(防止利益冲突)和专业责任[ 1］．

电子专业主义是一种专业主义形式，可以定义为在网络活动中实施传统的专业主义原则。这是一项承诺，在使用SM时，须遵守道德原则，执行专业任务，并照顾病人的福祉[ 2］．凯恩等人[ 3.是第一批将电子专业主义定义为“态度和行为(其中一些可能发生在私人场合)，反映了通过数字媒体表现出来的传统专业主义范式”的作者。当使用社会学方法时，通过定义医疗行业社会化的规范和制裁条款[ 4，尽管电子专业精神传统上被定义为两者兼有 的态度而且 行为在美国，电子专业主义的行为部分更值得医疗专业人士关注，因为它代表着对专业规范的违反，很容易受到制裁。文献中用于医学专业与SM交叉的其他术语是在线专业或数字专业[ 5］．

大量医疗和教育机构[ 6- 10已经实施了电子专业行为准则。实施、教授和坚持电子专业行为的努力强调了这一概念对医疗行业的重要性。

由于对基于网络的专业行为的严格道德和法律界限的认识提高，HCPs越来越多地遭遇董事会纪律程序、罚款，甚至许可证限制和暂停[ 11， 12］．这也受到病人态度的积极转变的影响，他们开始在网上自学自己的健康知识，并收集医生的信息[ 12］．此外，一个新的问题出现了，因为基于web的操作和事件不再是临时的。数字足迹是永恒的，不专业的活动可以从过去的事件中重新出现，并保持不变。 13］．

尽管从2010年就开始在SM和社交网站(sns)上研究HCPs的专业问题[ 14， 15]，研究人员仍将明显专业的内容和不专业的内容之间的灰色地带称为可疑的内容[ 14， 16，可能或可能不专业的内容[ 17- 19]，或可能令人反感的内容[ 20.， 21］．除了缺乏一致的术语外，对于定义或解释这些术语构成的标准也没有达成共识，也没有开发出一种经过验证的工具来评估HCPs的短信或社交媒体上的这类内容。

2019年12月，Hardouin等人的一篇论文[ 22的论文发表在 血管外科杂志调查在Facebook、Twitter和Instagram上公开的年轻血管外科医生的资料，查看他们发布的不专业的帖子。该研究筛选了预先指定的SM资料类别，这些类别要么明显不专业，要么潜在不专业，这是基于之前发表的关于普外科和泌尿科住院医生的不专业SM内容的研究[ 17， 20.］．共有3名男性研究人员创建了新的匿名SM档案，并筛选公开的SM档案内容。显然，不专业的内容被定义为 《健康保险携带与责任法案(HIPAA)的违反，醉酒的样子，非法的行为，持有药物或药物用具，以及对同事或病人未经审查的亵渎或攻击性的评论。潜在的不专业内容被定义为持有或饮用酒精，不适当的着装，经过审查的亵渎，有争议的政治或宗教言论，以及有争议的社会话题。该杂志列举的着装不当的例子包括挑逗性的万圣节服装和比基尼或泳装中的挑逗性姿势。 22］．

这引发了争议，主要是在推特上，#医疗比基尼运动始于2020年7月23日，Londyn Robinson医生在推特上写道:“文章说血管外科医生‘穿着比基尼摆出挑衅姿势’的照片是不专业的。我会说:我穿比基尼。我要成为一名医生。我还有一个肚脐环。我是一个专业人士”[ 23］．其他SM网站和主流媒体也受到了影响，他们批评研究人员、评论者和编辑缺乏客观性和偏见，并为这场运动创建了#医疗比基尼(#medbikini)标签。 24］．大量的HCPs参与了这场愤怒的行动，反对将这种比基尼图片或视频的发布作为一种可能的不专业行为的标志。作为反抗，他们发布了#医疗比基尼#这样的内容，表达了他们对这种标签的不满，并提到研究人员的性别偏见，质疑可能过时的HCPs行为规范[ 25］．在罗宾逊博士发布原始推文的一个月后 23，到2020年8月底，#医疗比基尼运动获得了55000条推文，4万名贡献者( 多媒体附件1)．公开的SM对#医疗比基尼运动的反应截图呈现在 多媒体附件2［ 23， 26- 30.］．

这最终导致了论文的撤回，并邀请评论[ 31]，并由《 血管外科杂志［ 22， 32］．杂志的正式通知[ 32]是非常方法论导向的，陈述了撤销的原因:“研究没有被允许使用血管练习生名单，这篇文章的方法、分析和结论是基于已发表但未经验证的标准，该研究有明显的有意识和无意识的偏见，主要由男性作者监督初级学生、男性学生和练习生的评估。”

截至2022年1月16日，#医疗比基尼运动已达到60002条推特，有40863名贡献者( 多媒体附件1)， Instagram上的27,911条帖子，FB上的>万条帖子( 多媒体附件2)．#医疗比基尼运动在SM上获得的关注，以及大量参与的观众，强调了HCPs电子专业的重要性。重要的是要提高对电子专业素养影响所有HCPs数字足迹的方式的认识，并调查毫无疑问不专业的发布内容和非常可疑的潜在不专业内容之间的区别。当#医疗比基尼运动爆发时，之前对专业的先入为主的观念开始被认为过时或受到批评，并可能被摒弃。提出新的定义或至少更好地理解这个术语的倡议开始了。在同一篇日记中 血管外科杂志在哈杜安等人的论文发表一年后[ 22已出版并撤回[ 32， Drudi等[ 33]给出了外科专业主义的历史概述，试图为专业主义一词的定义提供一个新的总体方向。他们提出了一个基于多样性和公平的更具包容性的定义，在个人、组织和整个社会的层面上解释对专业的责任。违反HIPAA的行为和违法行为仍然属于SM领域的不专业行为;然而，个人表达自我和实现自我的权利被松散地优先于专业精神。

作为克罗地亚科学基金会资助的一个长期研究项目的一部分 社交网络的危险和好处:医疗保健专业人员的e -专业性- SMePROF［ 34]，本文的女性作者在2020年4月#医学比基尼运动开始之前，对医学和牙科学校的学生和教师的FB资料进行了内容分析。

本研究的主要目标是将克罗地亚两所学校的医学或牙科学生和教师在FB上的专业程度与以前的研究进行比较，采用Koo等人的论文中描述的FB上的非专业内容的评估标准[ 20.， 21］．

当#医疗比基尼运动发生时，编码员的性别被认为是该研究存在偏见的主要原因之一，因为所有的编码员都是年轻男性。除了编码员的性别之外，研究方法也有问题，强调研究的分析和结论是基于已发表但未经验证的标准。因此提出的问题是，在Langenfeld等人的研究中，这些不精确定义或解释的潜在不专业内容的子类如何以及在多大程度上可以得到解释。 17， 18和Koo等人[ 20.， 21#medbikini反应的原因，因为它们在Hardouin等人撤回的论文中被用作编码标准的基础[ 22］．

由于拥有来自前#医疗比基尼时代和女性程序员的客观、无偏见的数据，我们决定扩展和增强主要目标，并为更复杂的研究设置新的目标。本研究的目的是:(1)开发一种改进的编码方案(SMePROF编码方案)，用于评估医学或牙科专业学生和教师在FB上的非专业行为，(2)比较以往研究中使用的编码方案与SMePROF编码方案之间的可靠性，(3)比较基于性别的评估FB上专业内容的差异，(4)验证SMePROF编码方案，(5)在公开的医学或牙科专业学生和教师FB档案中，评估并描述基于网络的专业水平。

本研究共分三个阶段进行，第一阶段、中间阶段和第二阶段( 图1)．第一阶段包括三轮编码:女性编码团队、男性编码团队和混合性别编码团队，使用本研究基于之前的研究开发的FB上的非专业行为评估编码方案(Nason-Koo编码方案)，见 多媒体附件3［ 16， 20.， 21］．在第一阶段的初始部分(女性编码)之后，#医疗比基尼运动发生了，它影响了研究设计的其余部分。

中间阶段是制定评估FB非专业内容的新规则(SMePROF规则)，其中包括Koo等人对评估非专业内容的规则(Koo规则)的修正[ 20.， 21基于之前步骤的发现和#医疗比基尼运动的见解[ 22， 31， 32， 35- 38]，从而产生了新的SMePROF编码方案，特别是评估非专业内容的类别(SMePROF规则)。最后，第二阶段包括三轮编码:女性编码团队、男性编码团队和混合性别编码团队，采用SMePROF编码方案，其中包含SMePROF规则。

经过萨格勒布医学院(UZSM)和萨格勒布牙科医学院(UZSDM)、UZSM(641-01/18-02/01)和UZSDM (05-PA-24-2/2018)伦理委员会的批准，学生的班级名单从学校的秘书人员那里获得。我们还获得了两所学校的所有教员名单。作者对个别学生的身份证号一无所知。

为了查看个别学生或教师的FB资料，编码人员在每一轮编码中使用一个中立的、新创建的FB帐户。该帐户旨在模拟来自患者、雇主或公众成员的潜在搜索查询，并捕获公开可用的内容。由于这些中立帐户与被检查的概要文件的其他帐户没有连接，因此可以确保任何公众成员都可以访问所考虑的内容。唯一被分析的数据是学生或教师公开提供的信息;因此，任何人，不管他们在FB上的友谊状态如何，都可以看到的帖子被分析。最终样本的UZSM和UZSDM的学生和教师在FB上搜索，每个作者使用新创建的FB帐户，从名单中逐个搜索名字。

在研究的第一阶段，根据本研究基于之前的研究开发的编码方案(Nason-Koo编码方案)，审查了6个类别的资料[ 16， 20.， 21］．Nason- koo编码方案由Nason等人先前在研究中使用的六个类别组成[ 16:(1)存在可识别的FB资料，(2)性别，(3)隐私设置，(4)关系状态显示，(5)与学校的关系显示，(6)专业程度。根据Koo等人对Facebook上不专业内容的评估规则(Koo规则)对专业类别进行编码[ 20.， 21］．内松-Koo编码方案和Koo规则在 多媒体附件3．

因为这项研究的目标之一是探索在以前的研究中，那些不精确定义或解释的潜在的不专业行为的子类如何以及在多大程度上可以得到解释[ 17- 21#medbikini反应的原因，因为它们在Hardouin等人撤回的论文中被用作编码标准的基础[ 22]，我们已在研究的中期阶段，制定了一套评估FB上非专业内容的SMePROF标准( 图1)．2021年8月期间进行了更改，基于SMePROF规则的更改，产生了与Nason-Koo编码方案不同的SMePROF编码方案( 文本框1)．

在评估FB上的非专业内容方面，Koo规则和SMePROF规则的主要区别在于 多媒体附件4［ 17， 18， 20.- 22， 33， 36， 37， 39， 40］．

在研究的第二阶段，根据SMePROF编码方案，对资料进行了六个类别的审查(是否存在可识别的FB资料、性别、隐私设置、关系状态显示、与学校的隶属关系显示和专业素养)。类别专业性根据SMePROF规则进行编码。如果发现至少一个不专业的内容元素，则将概要文件归类为(1)不专业的内容;(2)如果发现至少一个潜在不专业的内容元素，则归类为潜在不专业的内容;(3)如果没有发现不专业或潜在不专业的内容元素，则归类为专业的内容( 文本框1)．

在编码过程的每个步骤中，首先由两个独立的编码人员(要么是女性编码团队的成员，要么是男性编码团队的成员)进行评估。女编码是LMP和M Majer。LMP, 37岁，当时是图书馆和信息科学硕士;M . Majer, 45岁，当时是一名医学博士，学校和青少年医学专家，公共卫生助理教授。男性编码员分别为DR和JV。DR, 33岁，当时是医学博士和家庭医学住院医生，JV, 36岁，当时是牙科医生(DMD)，修复学专家和牙科医学助理教授。

在研究的两个阶段，对女性和男性编码团队的主观类别专业度进行了互码可靠性(ICR)的测定。采用以下指标测定ICR: 平均成对百分比协议而且 Krippendorffα( 41］．针对两个编码员之间的差异，尝试建立第一个编码员之间的共识;如果不能达成一致意见，就请第三位审查员来解决分歧(第三位审查员，TVR，总是一样的:女性;46岁;医学博士、精神病学家和公共卫生学助理教授)。这个过程产生了女性和男性编码团队在编码的第一和第二阶段的最终结果( 图1)．

比较第一和第二阶段编码的女性和男性编码员的最终结果，并按照前面的步骤确定类别的ICR。如果两个团队在最终结果上有分歧，首先会尝试在两个团队之间达成共识。如果这是不可能的，咨询第三审查员(TVR)，并解决分歧。这导致在编码的两个阶段对两性都产生了明确的结果( 图1)．

采用平均配对百分比一致性和Krippendorff α [ 41］．ICR用ReCal ( 可靠性的计算器)，一个计算ICR系数的在线实用程序[ 42］．

描述性统计用于呈现在两个阶段获得的所有数据。如果20%的细胞预期计数< 5，则使用卡方检验或Fisher检验评估同一编码团队和阶段内编码人员的变量类别之间的差异。第一阶段和第二阶段之间进行的顺序变量之间的差异使用Wilcoxon符号秩检验。 P<的值。05were considered statistically significant. All statistical analyses were carried out using the SPSS Statistics (version 26; IBM) software.

学生和教师FB档案内容分析的最终样本是通过系统抽样的方法获得的，因此，我们可以创建比随机抽样更好地代表总体的概率样本[ 43］．学生的FB档案样本包括所有注册学生中16.7%的UZSM(325/1951)和16.6%的UZSDM(94/566)，根据学习年份和性别平均分布(n=419)。教师FB档案内容分析的最终样本是通过系统抽样的方式获得的，分别是UZSM的16.7%(86/516)和UZSDM的16.9%(28/166)，根据学术职位和性别平均分配(n=114)。总共有533个名字用于分析(n=419, 79%为学生，n=114, 21%为教师)。

在编码的第一阶段，女性编码团队发现255名(60.9%)学生和42名(36.8%)教师拥有可识别的FB账户。男性编码团队发现222名(53%)学生和24名(21.1%)教师拥有可识别的FB账户。第一阶段编码的最终结果(混合性别编码团队)发现222名(53%)学生和25名(21.9%)教师拥有可识别的FB账户( χ²₂= 63.7; P<措施)。在编码的第二阶段，女性编码团队发现240名(57.3%)学生和41名(36%)教师拥有可识别的FB账户。男性编码团队发现203名(48.4%)学生和24名(21.1%)教师拥有可识别的FB账户。第二阶段编码的最终结果(混合性别编码团队)发现206名(49.2%)学生和23名(20.2%)教师拥有可识别的FB账户( χ²₂= 30.7; P<措施)。

女性编码团队、男性编码团队和最终女性编码团队与最终男性编码团队在专业素养类别中的ICR结果分别为第一阶段(Koo规则)和第二阶段(SMePROF规则) 表1．

当基于性别的编码和最终结果的比较使用SMePROF规则时，ICR显示增加。

根据Koo和SMePROF的标准，比较编码员团队在专业类别方面的性别差异 表2．

最终结果表明，在使用Koo规则时，女性编码团队比男性编码团队更经常报告潜在的不专业内容(54/297,18.2% vs 29/246, 11.8%)，但几乎是男性编码团队报告的不专业内容(5/297,1.7% vs 10/246, 4.1%)的2.5倍。

最终结果显示，在第二阶段(SMePROF)，男女编码团队在编码潜在的非专业内容(8/281,2.9% vs 6/227, 2.6%)或编码非专业内容(13/281,4.6% vs 11/227, 4.9%)方面几乎没有差异。

当我们比较最终的女性编码和最终的男性编码(对于两个团队都编码为可识别FB帐户的帐户，n=227)，使用Koo规则栏的基于性别的协议在审查的概要文件中占85% ( 表3)．在编码的第二阶段，对于最终的女性编码和最终的男性编码的比较(对于两个团队都编码为可识别FB账户的账户，n=210)，使用SMePROF规则的基于性别的协议在审查的概要文件中为96.2% ( 表3)．

对于确定的结果，学生和教师之间的显著差异被确定为存在可识别FB账户(206/419,49.2% vs 23/114, 20.2%; χ²₁= 30.7; P<.001)、学校所属情况(193/206,93.7% vs 15/23, 65%; χ²₁= 20.1; P<.001)，关系状态显示(11/206,5.3% vs 4/23, 17%; χ²₁= 4.9; P= 03)。学生和教师在封闭隐私设置方面没有显著差异(202/206,98.1% vs 21/ 23,91%; χ²₂= 3.7; P=.11)或专业类别( χ²₂= 1.5; P=)。尽管学生和教师在专业性变量的最终结果上没有统计学上的显著差异，但学生的潜在不专业内容少于教师(6/206,2.9% vs 1/ 23,4%);然而，他们有更多的非专业内容(12/206,5.8% vs 0/ 23,0%)。

自克雷蒂安等人的最初定义以来，关于什么是不专业行为的共识仍未达成。 152010年。关于SM的非专业行为的定义，已有大量的研究案例[ 44- 48］．

2013年庞塞等人的第一项研究[ 14]到2021年Pronk等人的最新研究[ 49]，为界定电子专业的灰色地带做出了各种尝试。这给这个领域带来了很多变化，甚至可能导致了SM上最大的医疗事件之一——#medbikini。理解定义这个问题的演变和困难，定义语言术语和细微差别，以及这样做的失败尝试的后果对我们的研究至关重要;因此，回顾以往的研究描述潜在的不专业的内容提供 多媒体附件5［ 6， 14， 17， 18， 20.- 22， 49- 52］．

#医疗比基尼运动提出了一些重要的问题，除了为我们的女同事发布比基尼照片的专业性问题外，还涉及到在SM上以人类的身份展示自己或就重要的社会话题发表意见的可能性。HCPs已经意识到SM不仅仅是一个发布度假照片和与粉丝互动的平台[ 53］．如德鲁迪等人[ 33]强调，有必要重新检查当前关于医学专业主义的定义和哲学，这些定义和哲学可能具有歧视性和排他性。专业这个词没有标准的定义[ 54];然而，以压制的方式解决非专业发帖问题是一种不可持续的电子专业管理模式。

#医疗比基尼事件和随后的运动动摇了在现代和新兴环境中如何理解和评价职业行为的基础。随着对这个问题的更广泛的理解，这篇论文是第一个解决之前在文献中没有报道过的问题。

我们已经开发了SMePROF编码方案，用于评估医学或牙科学生和教师在FB上的不专业行为。编码方案的前5类是客观的( 多媒体附件3)，并在SMePROF编码方案中保持不变，但迄今为止，类别职业化引发了许多争议。

我们针对FB上非专业内容的SMePROF评估标准是为了改进之前的工具和标准，对以前模糊或模糊定义的非专业或潜在非专业内容类别有更精确的标准或解释，减少主观解释的可能性，并对e-专业性有更更新的理解。

SMePROF标识有所区别 进攻的服装与 不合适的服装为临床或与工作相关的场合定义的不适当着装。关于医生在手术室外的着装，有对医学界的一般指导。Bearman等人的评论[ 55的调查显示，总体而言，患者表达了对某些类型的服装的偏好，大多数调查显示他们更喜欢正式的服装，包括对白色外套的偏好。然而，病人对医生的舒适度、满意度、信任和信心不太可能受到医生着装选择的影响。Petrilli等[ 56研究了医生的着装是否会影响病人的体验。他们的发现包括着装偏好因地理位置、患者年龄和护理环境而异。尽管医生的着装不能取代优秀的临床护理，但这项研究的数据表明，它可能会影响患者对护理的看法，或许还会影响他们对医生的信任程度。荀等人[ 57最近调查了公众对医生休闲装和白大褂的看法，以及医生的性别是否存在差异。他们的研究结果表明，人们更喜欢医生穿白大褂，而且对专业医生着装的看法存在性别偏见。医生着装只是医学实践的一个小方面，并不体现穿着者的资格，也不一定影响他们的表现，实践和贡献。

我们提出了一个新的子类别 性感在潜在的不专业的行为中，有一个解释是，性化集中在性暗示或挑衅的姿势(在专业或私人环境中)，无论服装或暴露的衣服，不包括游泳或海滩装的无性暗示的姿势。以往的研究[ 17， 18， 20.- 22并没有明确定义它，这导致了对这一类别的广泛解释，也导致了#医疗比基尼运动。

性化可以被想象为大量性化属性的组合——身体位置、裸露程度、文本线索，以及更多——这些累积的效果是将对图像的可能解释缩小到仅仅是性。暗示性的姿势是性感化的一个潜在的重要方面，因为它代表了开放的肢体语言，似乎在邀请性行为。它可以通过一些微妙的方式表现出来，比如把手放在屁股上，也可以通过一些不那么微妙的方式表现出来，比如双腿张开坐着。 58］．

虽然暗示性的姿势和暴露的衣着常常是密切相关的，但在媒体和人际交往中，将这些元素分离开来是可能的。伯纳德等人[ 59他们解构了性别化，并表明暗示姿势会导致物化，对物化的影响比皮肤与衣服的比例更大。例如，内衣和泳衣的图片可以以一种降低物化风险的方式向人们展示，让他们穿着暴露的衣服，但姿势不带有暗示性，这样就没有了性化的元素。

ICR结果显示，当使用SMePROF规则时，基于性别的编码(男性编码从0.61到0.67;对于女性编码员，从0.64到0.71)和最终结果的比较(从0.60到0.67)。虽然这些都是可接受的可靠性水平，但这些结果都不能被归类为高度可靠[ 41］．与Ponce等[ 14的可信度评分(Cohen κ=0.43)，我们的结果表明了一种更可靠的编码方法。兰根菲尔德等人[ 17]由于合作方法和作者对分析内容的讨论，无法计算ICR，但在第二篇论文[ 18，他们报告说，κ系数被用来计算评分者之间的可靠性，而没有提到κ系数的结果。古等人[ 20.， 21]在两项研究中都报道了在所有内容类别中审稿人间一致性(κ>0.90)的良好结果。由于他们对编码过程的描述很少，很难推测这些优秀的评分者之间的一致性结果是如何获得的。

Krippendorff [ 41和波特和莱文‐唐纳斯坦[ 60定义三种类型的可靠性: 稳定性、再现性和准确性［ 41， 60］．本文的第一个目标是开发一种改进的编码方案，用于评估FB上的非专业行为，因此使用之前的任何工具[ 17， 18， 20.- 22作为准确性的标准是完全不允许的，并且违背了这项研究的目的。本研究使用的仪器的稳定性在可接受的水平上，因为相同的编码器在2个时间点进行重复测量，并提供了相似的结果。然而，由于#medbikini运动周围的环境和编码方案的必要更改，必须谨慎地进行稳定性演示。因此，该仪器的可靠性主要是通过其可重复性来证明的，选用的是精心挑选的独立编码器，并通过可靠性系数进一步加以证实。

这项研究是第一次对FB上的不专业行为进行评估，比较了编码过程本身的性别差异。除了Hardouin等人的研究[ 22，之前的研究并没有根据作者的性别、年龄、学术地位或职位明确地确定他们中谁是程序员。在本研究的第一阶段，女性编码团队在#medbikini运动之前进行了编码，据我们所知，这是#medbikini运动之前由女性编码团队进行的第一个文献分析，并强调潜在的男性偏见是论文被撤回的一个原因[ 22］．

第一阶段的最终结果显示，在使用Koo规则时，女性程序员比男性程序员更经常报告潜在的不专业内容(54/297,18.2% vs 29/246, 11.8%)，但几乎是男性程序员报告不专业内容的2.5倍(5/297,1.7% vs 10/246, 4.1%)。我们发现，女性程序员识别出更多潜在的不专业内容，这与撤稿通知中的论点相矛盾[ 32]以及公众对Hardouin等人的研究存在明显的有意识和无意识偏见的反应，这些偏见是由男性作者主导的，他们监督低年级男性学生和培训生的评估[ 22， 39］．特别是当我们的结果显示子类别的结果 不合适的服装或 带有性暗示的服装最终女性和最终男性编码(学生)分别为10.2%(26/255)和4.5%(10/222)。男性程序员的不专业和潜在的不专业内容的较低结果可以用与#医疗比基尼运动相关的偏见来解释。由于第一个男性编码发生在#医疗比基尼运动之后，并且(有意识或无意识地)了解了理解职业行为边界的新趋势，结果可能会向较低水平倾斜。可以说，这也支持了男性和女性编码没有区别的观点，因为第一阶段的女性编码结果(在#medbikini之前和不受#medbikini影响)显示了一种更严格的专业主义方法，可能更多地植根于过时的专业主义规范(在#medbikini之前)和不精确的编码工具的使用，而不是性别差异。

在SMePROF规则的中间阶段和开发过程中，从第一阶段的编码经验中，来自女性和男性编码人员的主要结论是，编码人员对这两个类别之间的区别以及穿比基尼或泳衣的照片是否应该被归类为其中之一感到困惑。第二阶段的最终结果显示，在为学生编写潜在的不专业内容(7/240,2.9% vs 5/203, 2.5%)或为学生编写不专业内容(11/240,4.6% vs 11/203, 5.4%)方面，女性和男性编码人员几乎没有差异。因此，我们得出结论，SMePROF指标是一种更客观的工具。这也被职业类别最终规范基于性别的一致性的增加所证实，从第一阶段的85%(193/227)增加到第二阶段的96.2%(202/210)。基于性别的差异几乎被SMePROF规则所中和。对第一阶段最终代码基于性别的一致性进行比较表明，当编码人员对概要文件是否可能不专业或专业存在分歧时，就会发现大多数分歧。这也证明了之前定义的潜在不专业内容的子类别[ 20.， 21的解释是主观的。

本研究最初的目的是评估基于网络的专业水平的FB档案的医学或牙科学生和教员可供公众查看。在之前区分非专业和潜在非专业内容的研究中[ 16- 18， 20.- 22]，不专业的内容为2%至12%，潜在不专业的内容为10.3%至34%。我们第一阶段的确定结果，使用Koo规则，用于非专业内容(9/222,4.1%的学生;1/ 25,4%的教师)与Nason等人的研究相似[ 16)和Langenfeld等人的研究[ 18]。对于可能不专业的内容，我们第一阶段的最终结果(26/222,11.7%的学生;6/ 25,24%的教师)低于Nason等人的研究中34%的学生[ 16，与Langenfeld等人研究中14.1%的居民相似[ 17］．兰根菲尔德等人[ 18]认为，与我们的(6/ 25,24%)相比，潜在不专业内容的教师比例更低(10.3%)。Koo等人在泌尿科毕业生和住院医师中发现潜在的不专业内容(分别为26.9%和25.3%)[ 20.， 21与我们对教师的调查结果相似(6/ 25,24%)。

卡维利亚斯等人[ 61)在最近一项(2021年)关于希腊牙科专业学生FB行为和电子专业之间关系的研究中，并没有区分非专业和潜在的非专业内容。在该研究中，非专业内容，根据之前发表的研究定义[ 44- 47， 62， 63]，被大多数参与者发布，71.7%的人发布了度假时的照片;41.5%是在夜店的瞬间;26.2%的人穿着泳衣或内衣拍照。然而，这本书并没有获得那么多的关注。

第一阶段和第二阶段的最终结果的比较表明，对网络专业的理解，非专业内容非常低，无论是学生(9/222,4.1%到12/206,5.8%)和教师(1/ 25,4%到0/ 23,0%)。对于潜在的不专业内容的评估，我们观察到使用SMePROF标记的学生减少了4倍(26/222,11.7%到6/206,2.9%)，教师减少了5倍(6/ 25,24%到1/ 23,4.3%)。这可以通过以下两种情况来解释:一是对潜在不专业类别的子类别(穿着不合适、穿着带有性暗示意味的服装或情况)的更精确的定义;二是减少了《心理医学教授》中所述子类别的数量(例如没有持有或饮用酒精)。

在第一阶段的编码过程中，编码人员自己也很困惑，不恰当的着装和出现在性暗示的服装或环境中有什么区别，尤其是考虑到穿着泳衣的照片。对他们是否属于这一类的质疑在程序员中引发了许多分歧。在5%(11/222)的学生和8%(2/25)的教职员工中观察到这类图片、不恰当的着装，以及出现在性暗示的服装或环境中，是第二常见的潜在不专业内容。由于我们将性倾向作为一个子类，并与“SMePROF”的“不适当着装”进行了明确的区分，因此有1.94%(4/206)的学生和4%(1/24)的教师观察到性倾向。没有关于不得体着装的例子。

在我们能够在编码的第二阶段公开访问的资料中(使用SMePROF规则)，尽管学生和教师之间在专业度变量的最终结果( χ²₂= 1.5; P= 0.47)，学生的潜在不专业内容少于教师(6/206,2.9% vs 1/ 23,4%);然而，他们有更多的非专业内容(12/206,5.8% vs 0/ 23,0%)。学生最常见的不专业内容是未经审查的脏话(5/206,2.4%)，教师没有任何不专业内容的档案。在潜在的不专业内容中，4%(1/23)的教师有性暗示(但这是由于只有一张性暗示照片和少数教师有可识别的FB账号，n=23)。只有1.9%(4/206)的学生有性倾向。在学生和教师的资料中没有发现不合适的着装图片。

除了SMePROF规则中更精确的标准外，编码第二阶段中不专业和可能令人反感的内容的减少也可以由制定的针对UZSM和UZSDM的医学和牙科学生的电子专业指南解释，该指南于2020年11月公开可用[ 64］．此外，两所学校都将电子专业作为必修科目。此外，在课程中还开发和实施了完全聚焦于医学和牙科医学电子专业的选修课。

尽管SM的出现已经过去了近20年，但从患者或公众的角度来看，几乎没有证据表明个人网络信息披露与专业信任和可信度之间的相互作用。耆那等人[ 65]测量了医学生、教师和公众对sns上HCPs的非专业内容的感知。他们发现的最重要的结果是，教师、医科学生和公众对SM或社交网络上可接受的内容有不同的阈值。医学生更有可能发布医学院教员和公众认为不适当或不专业的评论、图片和照片[ 65］．Weijs等人的研究[ 66]提供了第一个证据，证明了HCPs在网上的信息披露对可信性和健康的医患关系的影响。他们的研究还强调了SM在不同背景下的具体情况，表明公众对网络专业的期望值得在一系列卫生专业领域进一步探索，以扩大我们对这一关系中的可信度评估的理解。

建议HCPs使用不同的名称维护一个单独的帐户 双重公民方式，该系统于2011年推出，通过创建不同的网上档案，以维持网上的专业身份和私人身份[ 67］．令人惊讶的是，这个问题仍然如此普遍[ 48］．病人在网上搜索他们的医生，他们对专业精神的印象是基于公开的网络SM内容[ 68， 69]，但患者在选择医生时，也将SM作为最具影响力的网络方法[ 69， 70］．除患者外，SM的公开内容也会被未来或现在的雇主筛选[ 48］．这种筛选不仅是为了做出招聘决定，也是为了评估现有员工，评估他们的行为和专业能力。不专业的SM职位是一个原因[ 71或声称的理由[ 72解雇。

明显的违法行为(违反HIPAA或类似的违法行为)应该被归类为不专业，但当涉及到SM潜在的不专业行为时，它应该通过 专业人士的模拟只有当情境明确地与临床或工作相关的环境以及个人为病人的利益而实践的能力相联系时。这为个人的多样性、自我表达、包容性和公平性留下了足够的空间。

当Hardouin等人的论文[ 22，它引发了#医疗比基尼运动[ 33， 36， 37， 39， 40］．许多媒体文章介绍了Hardouin等人的论文[ 22的例子 令人毛骨悚然的跟踪［ 25， 73- 75]，但查看关于SM的医生或HCPs的公开信息是由患者或雇主完成的，这对他们的形象或职业生涯都有好处或后果。#医疗比基尼#并不是潜在的不专业，但我们都应该意识到我们在SM上发布的公开的自我介绍，以及它们可能如何影响我们的专业信誉和诚信，因为不同群体的看法是不同的。 65， 66］．

本研究所采用的抽样方法是直接影响所获得数据质量的主要优势之一。系统抽样为感兴趣的总体创造了有代表性的数据，并减少了其他非概率抽样(如方便抽样)会产生的非响应偏差。此外，它比随机样本有更好的分散控制。

针对FB上不专业或潜在不专业的内容，SMePROF制定了改进的评估规则和标准，以评估FB上不专业的内容，从而减少主观解读的可能性。通过这些变化的实施，对电子专业主义的理解得到了重新评估和更新。

这项研究是第一次评估FB上的不专业行为，控制了程序员的性别偏见。在第二阶段的最终结果中(使用SMePROF规则)，在对潜在的非专业内容进行编码或对非专业内容进行编码方面，女性和男性程序员几乎没有差别。因此，我们得出结论，SMePROF指标是一种更客观的工具。基于性别的专业类别最终规范的一致性也得到了证实，从第一阶段的85%(193/227)增加到第二阶段的96.2%(202/210)。基于性别的差异几乎被SMePROF规则所中和。

该仪器的可靠性主要通过可重复性、精心选择的独立编码器来证明，并通过可靠性系数从第一阶段的0.61增加到第二阶段的0.67来进一步证实。先前的电子专业研究强调，FB上不存在有效的标准或工具来评估非专业内容[ 17， 19， 32］．在内容分析中，遵守翻译规则等同于有效性[ 76］．当研究者的代码是一致的和连贯的，这意味着他们遵循他们的翻译规则时，编码过程的有效性就得到了保证。SMePROF规则的外观和内容有效性是通过漫长的开发过程建立起来的，包含通过检索文献和跨学科专家的审查确定的类别和子类别，然后进一步修订以建立更精确的编码标准[ 77］．

这项研究强调了环境在对不专业和潜在的不专业内容的感知中所扮演的角色，并为网络和离线(面对面)互动提供了一套不同的规则的存在，这将行为标记为不专业。

这项研究有几个局限性。第一阶段的编码，在#medbikini运动之前进行女性编码，在#medbikini运动之后进行男性编码和混合性别编码。这可能会影响他们在分析非专业内容和潜在非专业内容的编码过程中无意识和有意识的偏见。#医疗比基尼运动改变了公众和专业人士对电子专业标准的敏感性，它也可以改变我们程序员的敏感性，从而减少被编码为潜在的不专业或不专业的内容。#medbikini运动的时间迫使我们在两个阶段之间改进仪器，也使我们难以直接证明两次重复测量之间的稳定性。

其次，我们的样本包含了相同的学生和教师名单的两个阶段。同时，第一阶段六年级的学生在完成教育后，在第二阶段编码时成为医学博士或dmd。这可能会影响他们的隐私设置或与学校的关系的变化。我们的样本中有一小部分来自UZSDM的教师代表，因为它是一个比UZSM小得多的机构，总共有166名教师。教师FB资料的内容分析采用了16.7%的注册教师的概率系统抽样的方法，根据学术地位和性别平均分布，因此只有28名来自UZSDM的教师进入内容分析的最终样本，而来自UZSM的86名教师。虽然使用的系统抽样提供了一个无偏见的概率样本，因为只有21%(24/114)的教师有可识别的FB帐户，结论是基于这些结果。

为了最终的结果，如果女性或男性编码团队之间无法达成共识，就会咨询第三位评审人员，并解决分歧。第三个评论者总是一样的(女性，TVR)。

尽管SMePROF编码方案证明了表面效度和内容效度，但结构效度被认为是通过一段时间的实际应用建立的工具效度的最有价值的指标，证明了工具的可复制性[ 77］．随着我们努力提高SMePROF编码方案的结构效度，我们相信我们在信度方面的工作可能有助于未来评估该工具的结构效度。

基于之前的研究，本研究开发了Nason-Koo编码方案[ 16， 20.］．这两种方法原则，对于Nason等人的研究[ 16和Koo等人[ 20.，由MDs或dmd创建。SMePROF编码方案，特别是SMePROF规则的标准，是在#医疗比基尼运动之后由一个跨学科的作者团队(医学博士、医学博士、社会学家和信息专业人员)制定的，但我们没有从公众或患者那里获得他们认为什么是不专业或潜在的不专业行为的见解。如先前研究所述[ 19， 65， 66]，公众对专业素养和可信度的认知对于发展电子专业素养评估的证据基础、电子专业素养指南和鼓励SM使用的最佳实践是不可或缺的。这些介入过程将需要来自患者、学术和医生领袖、SM专家和跨专业利益攸关方的多学科和跨部门投入[ 78未来的研究应该解决这个问题。Guraya等人最近的系统综述[ 79]还呼吁在培训数字增强学习方面提供援助和指导，为未来数字驱动的临床实践做准备。他们还强调了专业主义的多维构建问题，这使得很难评估医疗领域的所有领域。更复杂的是，电子专业评估仍处于初级阶段。

我们没有包括在编码方案中，也没有评估其他SM平台，如Instagram，该平台在UZSM和UZSDM学生中使用率很高[ 64］．随着SM的快速发展，未来的见解应该更多地面向新的和正在出现的SM站点，以及HCPs中不同职业如何使用它们。克尔等[ 80]已经探索了在Instagram上获得微名人地位的护士的特征和行为，但其他HCPs在SM自我推销方面也表现出类似的倾向，这应该进一步探索。Instagram通过引入故事(Stories)和卷轴(Reels)等新功能获得了巨大的人气，这些功能都是完全没有科学探索过的。 48］．YouTube作为一个老的SM网站的例子，也没有在HCP的专业行为的背景下进行探索，Lee等人的研究[ 81的研究成果于2021年发表，这是首个针对医学生YouTube视频中的数字专业行为的研究。研究表明，学生对自己Twitter体验的感知和报告，为人们了解网络行为和网络空间不断演变的角色提供了洞见，而有潜在问题的帖子为教授数字专业知识提供了机会。 82］．在我们的研究中，Twitter没有被纳入评估范围，因为在克罗地亚，医学或牙科专业的学生并不普遍使用Twitter [ 64］．

新冠肺炎大流行导致世界上很多人自我隔离，我们中的许多人将生活转向数字技术平台，特别是短信和社交媒体，所有这些都在强劲增长。先前的研究表明，在危机时期，越来越多的人依靠SM来查找和分享健康信息[ 48］．由于COVID-19大流行，我们的卫生保健和教育正处于前所未有的时期[ 83]，因此SM在患者- hcp沟通和学生教育中的应用也应进一步深入探讨。介绍了在COVID-19大流行期间，博士和dmd使用耸人听闻的SM的例子[ 84]，为医生和牙医使用SM的动机提供了部分见解，而这种动机未必能很好地达到预期的专业标准。疫情如何影响我们的电子专业行为，这个问题需要进一步探讨。

由于这项研究，制定了一项关于医疗保健中心对SM的专业程度的SMePROF编码方案，其中一部分是smprof规则，减少了主观解释的影响。对潜在的不专业行为的评估非常主观。评估中的差异可能是年龄、性别、不同的专业背景或水平，以及其他与文化或环境相关的变量的结果。新的、更明确的评价标准被开发和验证，为未来的研究提供了更好的工具。根据这项研究的结果，使用相同的方法和可用的标准，编码员的性别并不影响编码非专业或潜在非专业内容的结果。这项研究强调了环境在对不专业和潜在的不专业内容的感知中所扮演的角色，并提供了对网络和离线(面对面)互动中存在的一套不同规则的洞察，这些规则将行为标记为不专业。

最后，在FB上可供公众浏览的医学或牙科专业学生和教员的个人资料中，基于网络的专业水平显示出对电子专业水平的理解水平很高，而非专业内容的理解水平很低。这表明，在未来几年里，专业主义对SM的看法将会更加开放。