Analysis of 12-lead electrocardiograms shared on Twitter

Authors : Hasan SULTANOĞLU, Mustafa BOĞAN, Mehmet Cihat DEMİR, Tuba ERDEM SULTANOĞLU

Pages : 460-464

Doi:10.16899/jcm.1001344

View : 17 | Download : 7

Publication Date : 2022-05-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Giriş: Twitter`da her gün çok sayıda elektrokardiyogram insert ignore into journalissuearticles values(EKG); paylaşılmaktadır. Bazıları okuyuculara bilgi vermeyi, bazıları ise mini bir quiz ile eğitim vermeyi amaçlıyor. Bu çalışma Twitter`da paylaşılan EKG görüntülerinin değerlendirilebilirliğini tartışmayı amaçlamıştır. Yöntemler: Çalışma örneklemi Twitter`da paylaşılan 12 derivasyonlu EKG görüntülerinden oluşturuldu. 08/01/2020 - 01/31/2021 tarihinde paylaşılan EKG görüntüleri manuel olarak taranmıştır. Bulgular: Belirlenen tarihlerde kriterlere uyan toplam 286 tweet çalışmaya dahil edildi. Çoğunluğu insert ignore into journalissuearticles values(n = 231, %80,5); okuyucuya EKG`yi sordu. Tweetlerin ortalama etkileşim sayısı 70.42 ± 112.17 idi ve etkileşim ağırlıklı olarak `beğeni` insert ignore into journalissuearticles values(50.49 ± 80.64); şeklindeydi. EKG`lerin %83,5`inde ritim şeridi vardı. Toplam etkileşim sayıları ve diğer parametreler karşılaştırıldı. Küçük karelerin seçilebildiği EKG`ler daha fazla etkileşim topladı insert ignore into journalissuearticles values(p = 0.015);. EKG`ler, vakayı açıklayan veya tanısı açıkça belirtilen daha fazla etkileşim topladı insert ignore into journalissuearticles values(p <0,001);. Ayrıca ritim şeridi olmayan EKG`lerin daha fazla etkileşim içerdiği gözlendi insert ignore into journalissuearticles values(p<0,001);. Sonuç: Twitter`da paylaşılan 12 derivasyonlu EKG`lerin yüksek derecede değerlendirilebilir olduğu sonucuna vardık. Takipçi sayısı ile etkileşim sayısı arasında da orta düzeyde bir ilişki vardı. Bu nedenle takipçi sayısı yüksek, alanında uzman hesapların bilgi kirliliğini önlemesi önemlidir.
Keywords : Sosyal Medya, Twitter mesajlaşma, Elektrokardiyografi