原始论文
摘要
背景:大约80%与临床实践相关的研究证据从未到达为患者提供护理的临床医生手中。将证据转化为实践的一个关键障碍是临床医生必须找到和评估新出现的证据的有限时间和技能。社交媒体可以在卫生研究人员和卫生服务提供者之间架起一座桥梁。
摘要目的:本研究的目的是确定社交媒体作为教育媒介的有效性，以有效地将新兴研究证据转化为临床实践。
方法:这项研究采用了混合方法。通过社交媒体平台提供循证实践要点。态度、知识和行为改变的主要结果采用干预前/干预后评价进行评估，并收集定性数据以说明研究结果。
结果:数据来自来自多个卫生学科的317名临床医生，主要来自英国、澳大利亚、美国、印度和马来西亚。受访者表示，他们对社交媒体促进职业发展的态度整体有所改善(P<措施)。知识评估显示培训后知识有显著增长(P<措施)。大多数受访者(136/ 194,70.1%)表示，他们通过社交媒体接受的教育改变了他们的实践方式，或打算实践的方式。同样，很大一部分受访者(135/193,69.9%)表示，他们通过社交媒体接受的教育增加了他们在临床实践中对研究证据的使用。
结论:社交媒体可能是一种有效的教育媒介，可以提高卫生专业人员的知识，促进他们对研究证据的使用，并通过将新的研究证据转化为临床实践来改变他们的临床行为。
doi: 10.2196 / jmir.4763
关键字
简介
互联网和移动技术的普及为民众获取卫生信息和卫生专业人员获取新知识提供了前所未有的机会。2012年，Facebook报告称其拥有超过10亿用户，占世界人口的15% [推特宣布其用户每天发送5亿条推文[］．然而，这在医疗保健中增加知识从“工作台到床边”运动的可能性仍然相对未被探索。目前估计，与临床实践相关的80%的研究证据从未到达为患者提供护理的临床医生手中[］．将已证明有益的证据转化为实践的主要障碍之一是临床医生搜索和评估新出现证据的时间有限[］．这就提出了一个问题，即社交媒体是否可以在卫生研究人员和卫生服务提供者之间搭建一座桥梁，允许研究人员将同行评议的发现直接传达给临床医生，而临床医生则可以在护理点通过他们的联网设备接收这些信息[，］．
在医疗保健领域，社交媒体的一个定义是“共享以用户为中心的设计和功能方法的基于web的技术的集合，其中用户可以通过实践社区成员之间的开放协作积极参与内容的创建和编辑”[］．社交媒体通过克服与地理有关的参与障碍，可以扩大实践社区网络，将从业者连接起来，无论他们是来自农村、偏远地区还是大都市。互联网的全球覆盖促进了国家和全球视角的共享和演变。全球和国家主要卫生当局、期刊、研究中心、卫生专业教育学会、大学，甚至医院现在都活跃在社交媒体上，这表明卫生专业团体的领导人和理事机构越来越认识到社交媒体的重要性。Bergl等人已经证明了使用Twitter feed来推进内科住院医师计划的教育使命，其中Twitter增强了住院医师的整体教育[］．2014年，Cochrane协议会在社交媒体上注册了第一个系统评价的临床卓越称号。可以说，社交媒体已经发展出了“正式”、专业的一面。
尽管从直觉上看，临床医生和研究人员直接联系似乎可以获得互惠互利，但问题一直是我们如何创建和促进有效的联系?社交媒体似乎提供了这种机会，因为它成为卫生研究人员和临床医生将新出现的证据转化为实践的可接受媒介[］．然而，尽管越来越多的研究从教育的角度研究媒体的教学价值，以及混合学习模式相对于传统知识翻译格式的作用[-]，关于社交媒体对教育影响的文献主要集中在围绕文化变化和学习体验方面的观点和争论上[，-］．Moorhead等人进行了一项系统综述，探讨了社交媒体在健康传播中的用途、益处和局限性[］．他们的审查确定了社交媒体的三个主要好处:增加与他人的互动，更多的共享和定制信息，以及增加健康信息的可及性和扩大获取范围。然而，在他们的综述中确定的绝大多数研究质量较差，这主要是由于所使用的方法的限制和研究的描述性。他们的评论还指出，有必要在衡量社交媒体对知识翻译的有效性方面取得进展。Cheston等人对医学教育中社交媒体的使用进行了进一步的回顾，发现只有四项研究使用考试来评估知识变化[］．在这些研究中，只有一项采用了干预前/干预后设计，数据来自相同的参与者，移情是他们感兴趣的主要结果[］．到目前为止，还没有发表的研究报告对社交媒体在将卫生研究转化为实践方面的影响和作用进行了实证评估。
因此，我们开展了一项研究，旨在确定社交媒体作为一种教育媒介的功效，通过改变临床医生的知识和行为，有效地将新兴研究证据转化为临床实践。本试验的背景是肌腱病的治疗。近年来，治疗肌腱损伤的科学基础迅速扩大[)，这也是临床医生经常遇到的一种情况。
方法
设计
这项研究采用了混合方法。态度、知识和行为改变的主要结果采用干预前/干预后评估，收集定性数据以将定量结果纳入背景。本研究通过莫纳什大学人类研究伦理委员会获得伦理批准(CF 14/1372-2014000640)。
参与者
为了反映社交媒体平台的性质和覆盖范围，并通过社交媒体真实模拟卫生专业教育，参与者群体被有意地纳入。参与邀请通过社交媒体-莫纳什肌腱研究小组社交feed -以及通过电子邮件分发给以下主要临床附属机构(即合作伙伴健康服务网站):(1)澳大利亚莫纳什大学医学、护理和健康科学学院，(2)马来西亚莫纳什大学，(3)英国沃里克大学华威医学院，(4)南加州大学，(5)印度Swami Vivekanand国家康复训练和研究所。本科生有资格参加，如果他们积极参与提供临床护理作为工作场所为基础的教育的一部分。
干预
参与者参加了通过Twitter和Facebook等社交媒体平台提供的短期课程;之所以选择这两个平台，是因为它们是目前使用最广泛的两个社交媒体平台。该课程包括八个练习点，在两周内提供给参与者，一半的参与者随机通过Twitter接受教育，另一半通过Facebook接受教育。练习要点是由肌腱研究人员与教育和临床专家共同开发的。实践要点包括集中于关键发现或实践意义的“标题”信息，以及支持材料，通常包括同行评审的开放获取期刊文章或播客的链接，时长在25到60分钟之间，由临床专家提供。只使用开放获取的文章。参与者被鼓励利用社交媒体的功能，用自己的评论和意见回应练习要点，或转发感兴趣的信息。参与培训以5分钟视频剪辑的形式提供，解释了创建账户的细节，以及访问和关注该研究的社交媒体网站。然后，参与者将能够在课程中访问练习点，解释社交媒体时间表，并为对话做出贡献。一份详细的PDF文件提供了书面版本，供那些喜欢这种方式而不是基于视频的指导的人使用。
结果
收集了有关参与者的人口统计数据，包括国家、性别、年龄、实践领域、经验年限、社交媒体的使用，以及与因肌腱疾病寻求卫生服务的人接触的频率。Kirkpatrick的教育成果层次结构提出，培训效果应从四个影响级别进行检查:(1)参与者的反应，(2)知识，(3)行为的变化，(4)健康结果的变化[］．研究了影响1-3级别的结果，在基线和干预后1周采取相同的措施。
使用社交媒体使用和感知工具(SMUPI)测量参与者的反应(1级)。SMUPI是一份在内科人群中验证的问卷，旨在寻求参与者对持续专业发展的社交媒体的使用和态度[］．SMUPI由10个项目组成，每个项目都采用李克特5分制，数值越高代表态度越积极。
知识(2级)通过短期课程前后1周的在线考试进行测量。考试包括16道题;每个练习点分配两个考题。第一个问题直接涉及练习点的“标题”信息，第二个问题需要从练习点提供的辅助信息中获得的知识。问题采用多项选择的形式，每个问题有一个正确答案和四个干扰因素)．基线测试和毕业后测试都使用了相同的问题，除了问题及其答案和干扰因素是随机的，以避免基于模式识别的答案。自我评价知识也用李克特5点量表(1=很差，5=很好)测量，要求参与者自我评价他们对肌腱病管理最佳实践的认知。与肌腱病患者互动时的自我评价信心也使用相同的5点李克特量表进行测量。
行为的改变(3级)是通过完成项目后自我报告的实践变化或预期实践来确定的。参与者首先被问及:“您在试验期间通过社交媒体接受的教育是否改变了您与肌肉骨骼客户一起练习或打算练习的方式?”，然后是开放式评论，“如果您对上述问题的回答是“是”，请在下面的空格中注明该项目在哪些方面改变了您对肌腱客户的管理。”随后，参与者必须回答以下问题:“您在本次试验中接受的教育是否增加了您在临床实践中对研究证据的使用?”
通过匿名在线调查对所有水平的结果进行评估。参与者输入一个唯一的识别密码，使研究团队能够匹配每个参与者的调查前和调查后数据，以评估随时间的变化。学员在完成课后考试后获得结业证书作为奖励。为了保持参与者的匿名性，提供的颁发证书的邮寄地址没有与任何调查数据相关联。
数据分析
混合线性模型用于分析参与者的重复测量。分析使用了所有可用的数据，并基于缺失值是随机缺失的假设。没有对缺失值进行直接归因，混合模型方法现在被视为标准[］．限制最大似然(REML)方法，在GenStat第17版(VSN International)统计包中实现[]，拟合模型，计算预测均值;F使用测试来测试时间(前和后)的主要影响。基于这些分析，在5%显著性水平下进行两两最小显著性差异检验。检查残差诊断图，以评估是否偏离这些统计检验的最佳性能所需的通常假设-方差的同质性和正态性。5点李克特量表的分析也使用了与大型数据集惯用的相同方法[］．二元响应结果的分析——“改变了，或打算改变，实践”和“研究证据的使用”——基于逻辑回归模型，也使用GenStat version 17 (VSN International)进行拟合。
结果
概述
在参与研究数据收集的317名参与者中，99人(31.2%)只完成了基线活动，45人(14.2%)只完成了基线后活动，173人(54.6%)在两个时间点都完成了活动。中提供了研究流程图．参与者代表了不同的职业、年龄和国家，总结在．
教育计划是按照描述进行的。中提供了通过Twitter和Facebook开发和交付的实践点的演示和格式的截图和,分别。交付的8个练习点数分布均匀地分布在2周的时间内。
| 描述符 | 参与者(n=272)， n (%) | |
| 国家 | ||
| 澳大利亚 | 107 (39.3) | |
| 印度 | 28日(10.3) | |
| 马来西亚 | 11 (4.0) | |
| 联合王国 | 52 (19.1) | |
| 美国 | 29 (10.7) | |
| 其他 | 43 (15.8) | |
| 没有记录 | 2 (0.7) | |
| 年龄 | ||
| 18 - 24 | 67 (24.9) | |
| 25 - 34 | 123 (45.2) | |
| 35-44 | 59 (21.7) | |
| 45 - 54 | 16 (5.9) | |
| > 54 | 7 (2.6) | |
| 职业 | ||
| 医学 | 37 (13.6) | |
| 物理治疗 | 193 (71.0) | |
| 足部医疗 | 18 (6.6) | |
| 其他 | 20 (7.4) | |
| 未指定 | 4 (1.5) | |
评价结果
参与者对社交媒体和参与的态度变化(Kirkpatrick’s Level 1)
使用SMUPI的总分，参与者报告了对社交媒体促进职业发展的态度的整体改善(前均值=39.93，前扫描电镜=0.41，后均值=41.32，后扫描电镜= 0.45;Sed 0.44, 95% ci 0.57-2.29，P=.001)， 10个项目中有7个项目的态度有所改善()．共有8.7%(17/195)的参与者报告在研究期间通过社交媒体与其他参与者积极互动。
| SMUPI项 | Preintervention | Postintervention | SED | 95%可信区间 | P | ||||
| n | 的意思是 | 扫描电镜 | n | 的意思是 | 扫描电镜 | ||||
| 1.我会利用社交媒体来获取专业知识 | 269 | 4.075 | 0.051 | 213 | 4.226 | 0.056 | 0.058 | 0.036 - -0.266 | .009b |
| 2.我会利用社交媒体来加强我的教育或专业发展 | 269 | 4.084 | 0.050 | 212 | 4.250 | 0.055 | 0.057 | 0.054 - -0.277 | .003 |
| 3.社交媒体对于学习职业发展课程很有用 | 269 | 4.231 | 0.048 | 211 | 4.268 | 0.053 | 0.058 | -0.077 到0.152 |
53 |
| 4.我对社交媒体上有关职业发展机会的信息很感兴趣 | 269 | 4.266 | 0.045 | 213 | 4.310 | 0.050 | 0.051 | -0.057 到0.145 |
.35点 |
| 5.我希望通过社交媒体向我宣传职业发展课程 | 269 | 4.047 | 0.050 | 212 | 4.207 | 0.056 | 0.060 | 0.042 - -0.279 | .007 |
| 6.专业发展课程应该利用社交媒体来加强学习 | 268 | 3.950 | 0.052 | 213 | 4.095 | 0.058 | 0.063 | 0.020 - -0.270 | 02 |
| 7.社交媒体是评估专业发展课程内容的专业方法 | 269 | 3.550 | 0.056 | 212 | 3.894 | 0.063 | 0.067 | 0.213 - -0.476 | <措施 |
| 8.社交媒体是吸引职业发展参与者的一种合乎道德的方式 | 269 | 3.674 | 0.053 | 213 | 3.972 | 0.059 | 0.061 | 0.178 - -0.418 | <措施 |
| 9.社交媒体是职业发展的合适资源 | 269 | 3.820 | 0.053 | 212 | 4.056 | 0.058 | 0.060 | 0.119 - -0.354 | <措施 |
| 10.未来，社交媒体将越来越多地用于职业发展 | 268 | 4.277 | 0.048 | 211 | 4.327 | 0.054 | 0.057 | -0.063 到0.163 |
点 |
一个社会媒体使用和感知工具(SMUPI)。所有10个项目的评分范围从1(非常不同意)到5(非常同意)。
b具有统计学意义的分析前/分析后变化用斜体表示。
知识变化(Kirkpatrick’s Level 2)
参与者对肌腱客户管理最佳实践知识的自评显示，通过社交媒体干预，训练前与训练后的Likert量表均值显著增加(premean = 3.10, postmean = 3.65;差值= 0.55,95% CI 0.44 ~ 0.65;F达到1215= 103.2,P<措施)。在接受了基于社交媒体的训练后，参与者对与肌腱病患者互动的信心自我评价的反应也有所增加(前均值= 3.30，后均值= 3.71;差值= 0.41,95% CI 0.31-0.52;F1211 .8= 59.32,P<措施)。
考试结果显示，短期课程后学生的知识水平显著提高(前均值= 44.52%，后均值= 61.70%;差异= 17.17%，95% CI 14.06-20.28;F1201年。4= 121.8,P<措施)。这种知识的转变是由基于所提供的练习点内的“标题”信息的考题的显著增加所构成的(前均值=3.97，后均值= 5.48;差值= 1.51,95% CI 1.20-1.81;F1211年。4= 98.82,P<.001)，以及基于实践点中提供的进一步活动(阅读或播客)的考试问题(premean = 3.17, postmean = 4.42;差值= 1.25,95% CI 0.98-1.53;F达到1206= 80.75,P<措施)。一项亚分析观察到，无论专业(医学、物理治疗和足病)或国家(英国、澳大利亚、美国、马来西亚和印度)，知识都发生了显著的积极转变。中提供了知识变更项的培训前和培训后结果汇总表．
| 项 | Pretraining | 岗位培训 | SED | 95%可信区间 | P | ||||
| n | 平均或测试分数 | 扫描电镜 | n | 平均或测试分数 | 扫描电镜 | ||||
| 自我评价的最佳实践知识，意味着 | 270 | 3.104 | 0.051 | 217 | 3.649 | 0.056 | 0.054 | 0.438 - -0.651 | <措施 |
| 自我评价的自信，刻薄 | 271 | 3.298 | 0.053 | 217 | 3.714 | 0.058 | 0.055 | 0.308 - -0.524 | <措施 |
| 考试(考试成绩)，% | 259 | 44.525 | 1.465 | 198 | 61.696 | 1.629 | 1.577 | 14.061 - -20.282 | <措施 |
行为改变(柯克帕特里克等级3)
大多数受访者(136/ 194,70.1%)表示，他们通过社交媒体接受的教育改变了他们的实践方式，或打算实践的方式。那些回答是肯定的人被问及他们的做法在哪些方面发生了变化。对参与者开放文本回答的专题分析揭示了实践的变化集中在三个关键主题:(1)基于证据的干预措施的使用，(2)患者监测，(3)共享(临床医生和客户)决策能力的提高。下面引用了这些主题。
我更愿意开一些古怪的练习，把我学到的知识应用到以后治疗病人的时候。
【主题:循证干预】
她(播客中的主持人)还提到在运动后24小时使用疼痛评分来确定负荷是否合适。我可能会在运动过程中对疼痛做出更多反应，以此作为适当运动强度的指标。
【主题:患者监测】
提供的关于富血小板血浆注射的信息将使我能够在共享决策过程中向患者提供这些信息。
【主题:共同决策】
同样，很大一部分受访者(135/193,69.9%)表示，他们通过社交媒体接受的教育增加了他们在临床实践中对研究证据的使用。为了更好地理解参与者的反应，对开放文本评论的主题分析表明，教育提供了一个激励原因为什么他们应该改善自己的取证行为。这在很大程度上是因为人们对临床相关知识的快速发展感到惊讶。
这门课程让我意识到，虽然我才毕业两年，但文学是在快速发展和变化的;因此，继续寻求文献来维持循证实践证据是至关重要的。
通过为参与者提供一种新的研究方法，也影响了参与者对研究证据的使用如何寻找和获取新信息。
这是一个很好的工具(社交媒体)，可以让你在不必为个别文章付费的情况下了解文献，也不用把时间花在不合时宜的文献搜索上。
讨论
主要研究结果
这项研究评估了通过社交媒体向临床医生提供循证知识的影响。这些发现为医学教育和循证实践领域提供了新的信息。在我们培训前/培训后的研究条件下，临床医生报告了他们的态度和临床行为的积极变化，并在他们基于社交媒体的教育干预后表现出了增长的知识。虽然这是新的经验知识，但它与评估卫生专业教育中涉及社交媒体的混合学习方法有效性的文献一致[]，以及研究人员和临床医生对社交媒体在有效专业发展中的潜在用途的看法[，，］．早期研究社交媒体知识变化的文献之间的主要对比差异[，，是方法论的优势，以及专注于将新兴研究证据转化为实践的教育背景。
这些初步发现，如果在随机对照试验中得到验证，将对整个医疗保健、研究和教育部门产生影响。从研究人员的角度来看，我们的研究结果可能会提供新的动力，让他们向外参与，并与煤矿面的临床医生建立更多的联系。已经培养了大量社交媒体追随者的健康研究人员和健康研究中心应该受到这项研究结果的鼓舞，这支持了他们努力的潜在有效性。应该支持新接触社交媒体的研究人员积极传播研究成果，并参与与临床利益相关者的对话。从临床医生的角度来看，社交媒体是一种持续专业发展的合法形式，具有灵活和异步的优势(即，材料在交付时不必访问)。临床医生在全球范围内广泛使用社交媒体将使他们能够接触到少数民族感兴趣的领域。
从教育工作者的角度来看，社交媒体提供了一个机会，将卫生专业学习者与新的学习机会联系起来，从而扩大了课堂，并为当地生产的教育提供了潜在的国际受众。社交媒体最符合社会建构主义教学法，开放地寻找和分享信息，鼓励学习者之间的协作和合作。它可以利用培养学习者社区意识的教育优势:“有人在联系我，我可以和他们交谈。我可以直接与实地领导联系，澄清问题;我的观点可以影响专家们对这些问题的看法。”这是一种全新的学生参与模式，也是我们如何定义教育的范式转变。社交媒体中的教育使一种教学方法能够适当地融合学术和个人愉快的经历。学习者不仅仅是在寻找信息，还有机会感受到自己是有价值信息来源的一部分，成为内容的共同创造者和策展人。这些影响不仅限于本科教育，也不限于我们现有卫生人力产业的专业发展。行业要求毕业生具备批判性地评估信息、提高知识并为实践变革做出贡献的技能和愿望。］．同样，学习者希望进入一个适应性强的劳动力市场，而不是延续过时的做法[］．
社交媒体对持续专业发展和新证据转化为实践的有效性的一个关键限制是，社交媒体在很大程度上依赖于最终用户能够识别相关信息，并确定这些信息是否基于可靠的证据。无法对所呈现的信息进行评论可能会导致不准确的信息被创建和延续。在社交媒体的道路上，“教育提供者”也存在危险。许多通过社交媒体平台参与的研究人员和临床医生可能不知道安全有效地使用这种媒介，不知道社交媒体的礼仪，也不知道版权和抄袭等相关法律的适用。目前，卫生专业人员在专业使用社交媒体方面的培训机会有限。
除了卫生专业教育的社交媒体概念的局限性外，所进行的研究也存在局限性，可能会影响结果的泛化性。在基线和随访时使用相同的16题多项选择考试评估知识变化。这就引入了学习效应的可能性。为了解决这个问题，考试问题和回答项目都是以随机顺序呈现的。为了最大限度地减少考试期间参与者之间的合作风险，学习者被提醒考试是匿名的(即通过代码匹配，而不是参与者姓名)，并且在完成研究时将提供正确答案。当参与者被要求自我评估学习干预的影响时，报告偏差也有可能存在。这一局限性将在干预的随机对照试验中得到解决，建议将其作为未来的研究方向。更长的随访期可以收集到更详细的随时间变化的行为数据。参与者的自我选择和先前使用社交媒体的影响有可能影响参与者的参与意愿和他们对教育平台的反应。
这项工作确定了卫生专业教育中社交媒体的研究目标。研究人员、教育工作者和临床医生不能忽视社交媒体在卫生专业教育中的影响力。这项试验的后勤工作进一步证明了这一覆盖面，这是一种低成本的方法，将来自世界各地的大量临床医生聚集在一起，这是一种由干预性质实现的研究范式。社交媒体已经发展成为临床医生和专业发展信息来源之间以及研究人员和临床医生之间方便和可接受的联系。与其研究社交媒体对卫生专业教育是否有效，不如看看如何优化各种模式，包括如何传递信息以及如何支持学习者参与。此外，应确定这种模式的成本效益和可持续性，以便在知情的情况下进行风险管理，并改进对这种模式的采用。进一步的研究可能有助于现有的文献，重点关注领先的研究人员和临床医生从私人社交媒体论坛过渡到更多的公共论坛的障碍和促进因素，使他们能够更加外向地参与减少卫生专业的知识到实践的差距。
结论
社交媒体似乎是一种有效的教育媒介，为临床医生提供信息，以提高知识，促进卫生专业人员使用研究证据，并通过将新的研究证据转化为临床实践来改变他们的临床行为。社交媒体使信息共享平等，从而挑战了历史等级制度。它实现了直接的信息共享途径，并为临床医生、卫生研究人员、专业协会、期刊文章作者和其他关键行业利益相关者提供了讨论的机会。利用社交媒体在研究人员和临床医生之间提供量身定制的直接联系，促进了新知识和实践的转化，克服了“证据管道”中的许多障碍。这样有助于减少研究翻译的实质——证据与实践的差距。
利益冲突
没有宣布。
参考文献
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缩写
| REML:受限极大似然 |
| SMUPI:社交媒体使用和感知工具 |
G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交28.05.15;E Dafli, M Connelly同行评议;对作者22.06.15的评论;修订版本于15年9月17日收到;接受30.09.15;发表26.10.15
版权©Stephen Maloney, Jacqueline Tunnecliff, Prue Morgan, Jamie E Gaida, Lyn Clearihan, Sivalal Sadasivan, David Davies, Shankar Ganesh, Patitapaban Mohanty, John Weiner, John Reynolds, Dragan Ilic。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2015年10月26日。
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