Diseño: Estudio descriptivo retrospectivo.
Ámbito: Redes sociales.
Criterios de selección: Cuentas de Twitter particulares, españolas, activas, con > 1000. seguidores, de médicos/as que identifican su ámbito de trabajo asistencial. Muestreo oportunista. Se excluyeron cuentas institucionales, anónimas o con pseudónimo inidentificable.
Sujetos incluidos: 60 profesionales (30 MF, 30 MH). Se analizaron 600 tweets, los últimos 10 de contenido médico, excluyendo otros temas.
Variables: Se registró la especialidad expresada y el número de seguidores. Los tweets se clasificaron en 5 categorías: positivo /negativo sobre su propio ámbito, positivo / negativo sobre otro ámbito y neutro (tweets de contenido meramente científico-divulgativo).
Análisis: comparación mediante tablas de contingencia.
Limitaciones: Puede existir un sesgo de selección. El criterio positivo/negativo es subjetivo de los investigadores, aunque consensuaron los casos dudosos.
Aspectos ético-legales. La red Twitter es pública. No se identifican los sujetos investigados.

Los MF tenían una media de 8380 seguidores vs 9596 para MH.
Los tweets negativos sobre su ámbito fueron en MF 54% vs 21% en MH. Los positivos sobre su especialidad fueron en MF 16% vs 34% en MH. Los tweets neutros (científico-divulgativos) fueron en MF 27% vs 43% en MH. Los comentarios positivos y negativos respecto a especialidades diferentes a la propia son despreciables en ambos grupos (1-2%).
La probabilidad (riesgo relativo) de leer un Tweet NEGATIVO de un MF de su ámbito propio es 2.63 veces más probable que de un MH (2.06-3.36, intervalo confianza 95%).

Los MF más seguidos en Twitter realizan más comentarios negativos de su trabajo que los MH del suyo. Los MH utilizan twitter para divulgación más que los MF. Twitter apenas se utiliza para hablar mal de ámbitos ajenos.