The Twitter Factor: How Does Twitter Impact #Stroke Journals and Articles?

Abstract

Introdução: O número de jornais médicos que utilizam as redes sociais para divulgar os seus artigos tem vindo a aumentar. Uma das redes socais mais utilizadas na literatura médica é o site de microblogging Twitter. O objetivo deste estudo passou por analisar a presença de jornais dedicados ao Acidente Vascular Cerebral (AVC) no Twitter e verificar como a sua utilização influencia o fator de impacto destes jornais e o número de citações de artigos sobre AVC. Métodos: Consultamos o JCR em busca de revistas cujo título incluísse “cerebrovascular” e / ou “stroke” e identificamos os seus perfis no Twitter. Usando o JCR, registamos os 10 artigos mais citados em 2020 de cada revista com conta no Twitter. Através do software Twitonomy, analisamos os perfis do Twitter por um período de um ano. Registamos o Social Authority Score de cada jornal. Recolhemos os Altmetric Attention Scores e dados sobre a atividade no Twitter de cada artigo através do software Altmetric. Análises estatísticas foram realizadas para identificar associações entre a atividade do Twitter e os fatores de impacto das revistas ou número de citações dos artigos. Resultados: Das 10 revistas dedicadas ao AVC que encontrámos, quatro (40%) tinham perfis próprios no Twitter. Encontramos uma correlação muito forte entre o fator de impacto de 2020 e o número de seguidores, o número de tweets, o número de retweeted tweets, o número de artigos com um link para um artigo e o número de anos há que o jornal está ativo no Twitter, embora não seja estatisticamente significativa. O número de citações dos 10 artigos mais citados de cada revista está associado ao número de tweets (r2 = 0,986, ρ 0,731, p <0,001), o número de tweeters (r2 = 0,989, ρ = 0,725, p <0,001) e o alcance potencial (r2 = 0,989, ρ = 0,721, p <0,001). Encontramos um aumento nas citações de 0,67 (IC 95% 0,65-0,70, β = 0,993, p <0,001) por cada tweet e um aumento de 0,78 (IC 95% 0,76-0,81, β = 0,995, p <0,001) nas citações por cada tweeter. Conclusão: A divulgação científica no Twitter parece contribuir para um maior fator de impacto das revistas e para um aumento do número de citações dos artigos em Stroke Medicine.

Background and Purpose: The number of medical journals that use social media to disseminate their articles has been growing. One of the social media most used in the medical literature is the microblogging site Twitter. The aim of this study was to analyze the presence of stroke journals on Twitter and verify how its use influences the impact factor (IF) of these journals and the citation rates of stroke articles. Methods: We queried Journal Citation Reports (JCR) for journals whose title included “cerebrovascular” and/or “stroke” and we identified their Twitter profiles. Using JCR, we collected the 10 most cited articles in 2020 from each journal present on Twitter. Through Twitonomy software, we analyze Twitter profiles for over one year. We recorded the Social Authority score of each journal. We collected Altmetric Attention Scores and data about the Twitter activity of each article with Altmetric software. Statistical analyzes were performed to identify associations between Twitter activity and the IF of journals or the number of citations of the articles. Results: Of the 10 stroke-dedicated journals we found, four (40%) have dedicated Twitter profiles. We found a very strong correlation between 2020 IF and the number of followers, the number of tweets, the number of retweeted tweets, the number of articles with a link to an article, and the number of years the journal has been active on Twitter, although not statically significant. The number of citations of the top ten most cited articles in each journal is associated with the number of tweets (r2=0.986, ρ 0.731, p<0.001), the number of tweeters (r2=0.989, ρ=0.725, p<0.001), and the potential reach (r2= 0.989, ρ=0.721, p<0.001). We found an increase in citations of 0.67 (95% CI 0.65-0.70, β = 0.993, p<0.001 for every tweet and an increase in citations of 0.78 (95% CI 0.76-0.81, β = 0.995, p<0.001) for every tweeter. Conclusions: A higher engagement on Twitter seems to contribute to a higher IF for journals and an increase in citation rates for articles in Stroke Medicine.