2016
DOI: 10.1097/pts.0000000000000253
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The Potential of Twitter as a Data Source for Patient Safety

Abstract: Twitter is a relevant data source to obtain the patient perspective on medical errors. Twitter may provide an opportunity for health systems and providers to identify and communicate with patients who have experienced a medical error. Further research is needed to assess the reliability of the data.

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“…Siguiendo la línea de otros estudios que también han utilizado la red social Twitter, los hallazgos de esta investigación confirman que esta red social es una fuente relevante de datos para conocer las percepciones de los pacientes sobre ciertos comportamientos y como valiosa fuente de información para los sistemas sanitarios (39). Además, nuestros resultados muestran cómo el uso de esta red puede contribuir a la propagación de conductas alimentarias no saludables en aficionados a la práctica deportiva.…”
Section: Discussionunclassified
“…Siguiendo la línea de otros estudios que también han utilizado la red social Twitter, los hallazgos de esta investigación confirman que esta red social es una fuente relevante de datos para conocer las percepciones de los pacientes sobre ciertos comportamientos y como valiosa fuente de información para los sistemas sanitarios (39). Además, nuestros resultados muestran cómo el uso de esta red puede contribuir a la propagación de conductas alimentarias no saludables en aficionados a la práctica deportiva.…”
Section: Discussionunclassified
“…Three studies used retrospective data collection to examine past tweets (Beykikhoshk et al, 2014(Beykikhoshk et al, , 2015Ramagopalan et al, 2014). Six studies collected data prospectively by setting a future date to begin collecting tweets as data (Ahlwardt et al, 2014;Greaves et al, 2014;Marton, 2012;McNeil et al, 2011;Nakhasi et al, 2016;Parsons et al, 2015). Seven of the eight studies used various tools and programs to search for and collect data in addition to (Ahlwardt et al, 2014;Beykikhoshk et al, 2014Beykikhoshk et al, , 2015Greaves et al, 2014;Marton, 2012;McNeil et al, 2011;Ramagopalan et al, 2014).…”
Section: Mixed-methods Studiesmentioning
confidence: 99%
“…For example, in some studies, key participant demographic data (i.e., age, gender, geography) could not be confirmed Zhang et al (Nakhasi et al, 2016;Nascimento et al, 2014); therefore, researchers defined their population of interest by health concerns/interests (e.g., mining for key words like pain or cancer). Studies may also enforce rigor by contacting participants or reviewing their Twitter feed to verify inclusion or exclusion criteria (Hewis, 2015).…”
Section: Verifying Informationmentioning
confidence: 99%
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