Centro deMedicina Basada en EvidenciaRed Cochrane Iberoamericana

TECNOLÓGICO DE MONTERREY®

Redes sociales en la cienciaMedicina 2.0

Web 2.0

Comunicación era bidireccional

O unidireccional hacia las masas...

27 de Abril, 2009. México D.F.

!

!

¿Por qué?

Cognitive Surplus

FINES 7

Figure 1.—Average number of late-coming parents, per week

Figure 2.—Median value of delay for the test (dark line) and the control (light line)groups. The diamonds and the crosses indicate the extreme values for the test and the controlgroups, respectively.

from the first six day-care centers (those with the fine) who came late perweek was compared with the corresponding average from the four centersof the control group. Figure 1 indicates the rather dramatic impact of thefine.To strengthen this observation, the medians of the two groups as well as

the extreme values (minimum and maximum) of delay were compared (seeFigure 2).In the test group the number of occurrences of delay increased steadily

in the first 3–4 weeks after the introduction of the fine. The rate finally set-tled, at a level that was higher, and almost twice as large as the initial one.

Gneezy and Rustichini. A Fine is a Price. Journal of Legal Studies, Vol. 29, No. 1, January 2000.

• Internet 1.0 = comercio digital

• Internet 2.0 = relaciones interpersonales en las nubes, compartir información.

Internet 2.0

EMPODERAMIENTO DEL PACIENTE

El paciente 2.0e-patient

El paciente 2.0e-patient

• Equipped - dotados de equipo y habilidades para obtener información y tomar decisiones sobre su propia condición clínica

• Enabled - capacitado para tomar decisiones sobre su propio cuidado y las mismas son consideradas y respetadas

• Empowered - empoderado

• Engaged - enganchado, comprometido con su propio cuidado

• Equals - equidad en cuanto a su asociación con los varios médicos que le atienden (somos iguales, ambos tenemos derechos y obligaciones)

• Emancipated - emancipado, libre de hacer sus propias decisiones independientes si así lo requiere.

• Expert - sabe mucho

Cada día son más

REDES SOCIALES¿QUÉ OPCIONES TENEMOS?

B) “Es una oportunidad que puedo aprovechar”A) “Es una amenaza”

¿qué hacer?

LA IGNORO

APRENDO A USARLA

LA ENFRENTO

Una cosa es

cierta... no va a desaparecer

Años para alcanzar 50 millones de usuarios 38 años

Años para alcanzar 50 millones de usuarios 13 años

Años para alcanzar 50 millones de usuarios 7 años

Años para alcanzar 450 millones de usuarios 5 años

Redes sociales tumbaron a la pornografía como la actividad #1 en la web

Si facebook fuese un país

Sería el tercer más poblado

1 de cada 5 parejas se conocieron en redes sociales

1 de cada 5 parejas se conocieron en redes sociales

En 1 de cada 5 divorcios se menciona la palabra Facebook

Google indexa el equivalente a la librería del congreso de los EEUU

cada 4 horas...

es el 2o. motor de búsqueda más usado

Se cargan 7 horas de vídeo

cada minuto

llevaría 1000 años verlo TODO

60 millones de usuarios y contando

80% de las compañías

internacionales contratan

apoyándose en linkedin

Si Wikipedia fuese en papel...

2.25millones de páginas

123 años para leer TODO

22,734,740 usuarios en México

20% de penetrancia

4,103,200 usuarios en TwitterFuente: mentedigital.com

13% de penetrancia

¿De qué le puede servir a un médico?

¿De qué le puede servir a un científico?

TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN - CLÍNICO

¿por qué deben conectarse?

Posición para

dormir

• Recomendaciones

Edición 1958

• “Si-un-lactante-vomita,-es-probable-que-se-ahog9e-con-su-

propio-vómito...”

• Todos-los-padres-y-casi-todos-los-profesionales-de-la-salud-

aceptaban-esto-como-un-hecho-ir@ef9table.

Gilbert R. et al. Int J Epidemiol. 2005;34(4):874-87

Evidencia de daño ya existía

Primeras recomendaciones en la Academia Americana de Pediatría

Gilbert R. et al. Int J Epidemiol. 2005;34(4):874-87

Textos decían...Boca abajo Lado Boca arriba

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⚫⚫⚫⚫

De haber hecho una revisión

sistemática de la evidencia en

1970. . .

...se hubiesen prevenido 10 000 muertes de lactantes en el Reino Unido

y al menos 50 000 en Europa, EEUU y Australasia

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

4 7

10

316 1783 2544

0.5 1.0 2.0

Favors Tx Favors Ctrl

1 23

2 65 3 143

11 2651 15 3311 17 3929 22 5452 23 5767

27 6125 30 6346 33 6571 43 21059 54 22051 65 47185 67 47531 67 48154

p < 0.01

p < 0.001

p < 0.0001

215

1 101 22 8

78

1 121 8 41 7 3

5 2 2 115 8 66 1

Expe

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Rar

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Rut

ina

Terapia trombolítica para infarto al miocardio

Odds ratio

Favorece Tx Favorece Ctl

Adaptado de Antman et al. JAMA 1992

Libros de texto lo mencionaban como...

Otros ejemplos

• Aceite-hirBiendo-para-heridas-de-g9er@a

• Sang9ijuelas-y-sang@ías

• Insulina-para-la-esquizoGenia

• Vitamina-K-para-infarJo-al-miocardio

• “Una-g@an-crítica-a-nuest@a-profesión-es-que-

no-tengamos-sumarios-clínicos-que-

aparezcan-y-se-act9alicen-de-manera-

periódica,-organizados-por-especialidad-o-

subLespecialidad,-de-todos-los-ensayos-

clínicos-que-al-momento-existen.”

Archie Cochrane, 1979

Fuga del conocimiento

Transferencia del conocimiento

Transferencia del conocimiento

• Proceso-dinámico-e-iterativo-

• Incluye-síntesis,-diseminación,-

intercambio-y-aplicación-ética-

del-conocimiento

• Busca-mejorar-la-salud-de-la-

población-y-proveer-de-

productos-y-serBicios-más-

efectivosCanadian Institutes of Health Research

Investigación

Evidencia

Pacientes

Clínicos

Gestores en salud

¿Cómo se puede lograr?

Habilidades de MBE

Aplicarla al lado del paciente

Mejora continua de la calidad de la atención

Ayudar, educar e incluir al paciente en la toma

de decisiones

La práctica basada en evidencia

P - preguntar

I - indagar, buscar

L - lectura crítica

A - aplicar

R - revisar/repasar el proceso

Existe sobrecarga de información

INFORMACIÓN

¿Cuánta existe?

¿La verdad..?MUCHA

• En-Medline-se-ag@egan-cada-

semana:

• 12,000-arJículos-

biomédicos-nuevos

• 300-reporJes-de-ensayos-

clínicos-aleatorios

No hay tiempo de estar al día en todo

tan solo en medline

•Se han publicado 20;916,353 records desde su inicio

•En los últimos 365 días se publicaron 896,543 records

Ensayos clínicos publicados

Revisiones sistemáticas publicadas

Y lo triste...

75 ensayos clínicos &11 revisiones sistemáticas

el motor de búsqueda

Será tan importante para el clínico como suestetoscopio

Paul Glasziou

Información

PUSH

PULL

Knowledge is power

France is bacon

Redes sociales

¿De qué le puede servir a un investigador?

Assessing Vaccination Sentiments with Online SocialMedia: Implications for Infectious Disease Dynamics andControlMarcel Salathe*, Shashank Khandelwal

Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Penn State University, University Park, Pennsylvania, United States of America

Abstract

There is great interest in the dynamics of health behaviors in social networks and how they affect collective public healthoutcomes, but measuring population health behaviors over time and space requires substantial resources. Here, we usepublicly available data from 101,853 users of online social media collected over a time period of almost six months tomeasure the spatio-temporal sentiment towards a new vaccine. We validated our approach by identifying a strongcorrelation between sentiments expressed online and CDC-estimated vaccination rates by region. Analysis of the network ofopinionated users showed that information flows more often between users who share the same sentiments - and lessoften between users who do not share the same sentiments - than expected by chance alone. We also found that mostcommunities are dominated by either positive or negative sentiments towards the novel vaccine. Simulations of infectiousdisease transmission show that if clusters of negative vaccine sentiments lead to clusters of unprotected individuals, thelikelihood of disease outbreaks is greatly increased. Online social media provide unprecedented access to data allowing forinexpensive and efficient tools to identify target areas for intervention efforts and to evaluate their effectiveness.

Citation: Salathe M, Khandelwal S (2011) Assessing Vaccination Sentiments with Online Social Media: Implications for Infectious Disease Dynamics andControl. PLoS Comput Biol 7(10): e1002199. doi:10.1371/journal.pcbi.1002199

Editor: Lauren Ancel Meyers, University of Texas at Austin, United States of America

Received May 10, 2011; Accepted July 30, 2011; Published October 13, 2011

Copyright: ! 2011 Salathe, Khandelwal. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permitsunrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Funding: MS acknowledges funding from Society in Science: the Branco Weiss fellowship. http://www.society-in-science.org/. The funders had no role in studydesign, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.

Competing Interests: The authors have declared that no competing interests exist.

* E-mail: salathe@psu.edu

Introduction

Outbreaks of vaccine preventable diseases are a major publichealth issue. Outbreaks are more likely to occur if either overallvaccination rates decline [1], or if communities with very lowvaccination rates increase in frequency or size [2,3]. As individualhealth behaviors appear to be modulated by social networks [4,5],there is great interest in the dynamics of health behaviors in socialnetworks [6]. Furthermore, measuring health behaviors - such asvaccination - in populations over time and space is essential toidentify target areas for interventions and evaluate their effective-ness, but it is generally labor-intensive and expensive when basedon traditional survey methodologies [7]. The rise of online socialmedia in the past few years has created new possibilities ofmeasuring health behavior. Such services are used by hundreds ofmillions of people who are publicly sharing various aspects abouttheir daily lives, including those related to health behavior[8,9].Using such data to gauge health behaviors in populationsrepresents a fundamental shift in measurement methodologybecause the study population is not responding to a survey, butrather shares data in a survey-free context, often in real time.

The power of using web data to track events in real time in thecontext of public health has recently been demonstrated forinfluenza surveillance [10,11], but assessing health behavior has sofar remained elusive. Here, we used publicly available short textmessages collected from an online social service (Twitter) fromAugust 2009 to January 2010 in the United States. During this

time, pandemic influenza A(H1N1) was spreading nationwide buta vaccine became widely available only very late in the year. Wecollected practically all publicly available text messages on Twitter(so called ‘‘tweets’’) containing English keywords relating tovaccination as well as location information provided by theauthors of text messages (if available). We also collectedinformation on who followed whom among the authors, whichallowed us to recreate a directed network of information flow. Asubset of the collected tweets was manually evaluated as expressinga negative, positive or neutral sentiment towards influenzaA(H1N1) vaccination. We then trained a machine learningalgorithm on the manually rated tweets, and then used theresulting classifier to automatically predict sentiments for theremaining unrated text messages. The fully classified data setallowed us to calculate a temporal, localized influenza A(H1N1)vaccination sentiment score and to generate a network ofinformation flow which allowed us to study its properties withrespect to the distribution of sentiments. Finally, by extrapolatingthe findings to empirical contact networks relevant for infectiousdisease spread, we investigate the effect of non-random vaccina-tion distributions on the likelihood of disease outbreaks.

Results

Overall, of the 477,768 collected tweets, 318,379 were classifiedas relevant to the influenza A(H1N1) vaccine. Of those, 255,828were classified as neutral, 26,667 as negative, and 35,884 as positive.

PLoS Computational Biology | www.ploscompbiol.org 1 October 2011 | Volume 7 | Issue 10 | e1002199

Twitter

Facebook

Foursquare

Quora

YouTube

Linkedin

Blogger

“Necesito orinar”

“Ya oriné”

“Aquí oriné”

“¿Por qué necesito orinar?”

“Chequen mi video de como oriné”

“Tengo un doctorado en orinar”

“Orino, por lo tanto, existo”

El investigador clínico 2.0

e-investigador

• Equipped - equipados con el hardware y las habilidades para asimilar, manejar y compartir su propia información

• Enabled - capacitado para tomar decisiones sobre qué y cómo darle uso a la información que genera, asimila y comparte

• Empowered - empoderado de calificar investigación ya publicada así como la propia

El investigador clínico 2.0

e-investigador

• Engaged - enganchado, comprometido con su trabajo y su diseminación

• Equals - equidad con los demás investigadores, nacionales e internacionales

• Expert (?) - sabe de tecnologías de información y comunicación (TIC)

Redes sociales para investigadores

•Algunos ejemplos

•En orden de mayor a menor preferencia (personal, claro)

Top 10 “do´s”• Escucha

• Comenta

• Colabora

• Respeta

• ComparJe-la-riqueza

• Felicita

• Ag@ega-valor

• Sé-social

• Sé-real

• Sé-t[-mismo

Top 10 “dont´s”• Spam

• Anónimo

• Negativo

• Poco-profesional

• Grosero

• Impr9dente

• Intolerante

• Crítico-malo

• No-tomas-en-cuenta-a-

t9-empleador

• Tuitear-bor@acho

• Manejar-y-t9itear

Redes sociales + editores de referencias bibliográficas

Profesionalismo en línea

• Separa-lo-personal-de-lo-profesional-(usa-dos-cuentas-o-usa-filt@os)-

• Usa-t9-nombre-real-y-descríbete-

• Usa-un-avatar-—y-adecuado-

• Piensa-antes-de-escribir-(recuerda:-estás-en-público-y-en-vivo)

• Si-vas-a-discutir-un-paciente,-ponte-en-su-lugar-imaginando-que-

escuchas-/-lees-todo

Consejos —reglas de etiqueta en la web

• Sig9e-la-regla-del-ascensor

• Nunca-comparJas-infordación-confidencial-de-pacientes-(aunque-

sea-anónima)

• Si-etiquetas-(“tagg9eas”)-gente-en-fotos,-hazlo-lo-menos-posible-y-

solo-a-quién-conozcas

Consejos —reglas de etiqueta en la web

Consejos —reglas de etiqueta en la web

• NO-ESCRIBAS-EN-MAYÚSCULAS-—ES-EL-EQUIVALENTE-A-ESTAR-

GRITANDO

• No-mandes-cadenas,-menos-si-no-conoces-al-destinatario

• No-mandes-aplicaciones-o-juegos-que-ni-siquiera-has-intentado-jugar

• Al-debatir,-dirige-el-debate-a-las-ideas-y-arg9mentos,-NO-a-las-personas.

• Al-recibir-sé-liberal,-al-dar-sé-conserBador

Lo ya filtrado

• Evidence Updates

• Primero filtran por calidad / validez de la evidencia

Evidence Updates

50,000 artículos/año de 120 journals

~2,500 artículos/año cumplen con criterios (95% noise reduction)

Journals basados en evidencia

Filtros de crítica de literatura

Evidence Updates

• Después dejan lo relevante para cada especialidad

~2,500 artículos/año cumplen criterios de evaluación y contenido (95% noise reduction)

Filtro MORE hoy BMJ Updates

~25 artículos/año para los clínicos (99.95% noise reduction)

>1800 clínicos alrededor del mundo

¿Cómo funciona?

• Primero me recuerdan en mi mail que tengo pendiente un artículo…

• Decido entrar...

http://plus.mcmaster.ca/EvidenceUpdates/

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Zhang L, Mendoza-Sassi RA, Wainwright C, Klassen TP. Nebulized hypertonic saline solution for acute bronchiolitis in infants. Cochrane Database Syst Rev.2008

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blog

Beneficios de las redes sociales

• Puedes guiar a pacientes o pares a encontrar información válida en internet

• Puedes crear grupos de discusión (siempre cerrados) entre médicos, científicos o entre pacientes si es factible.

• Puedes usar las redes sociales como filtro de información válida y relevante al seguir a gente interesante

• Puedes diseminar información profesional a compañeros y alumnos

• Puedes darte a conocer como experto en tu área al conectarlo con un blog

¡Debemos tener voz también!

¡Debemos tener voz también!

Gracias@CharlieNeck

cmbe.netsinestetoscopio.com