Facebookin hyödyntäminen koripalloseurojen viestinnässä

Tässä opinnäytetyössä selvitetään Facebookin roolia koripalloseurojen viestinnässä. Facebook ja koripallo ovat molemmat tällä hetkellä ajankohtaisia aiheita. Työssä perehdytään myös sosiaalisen median hyötyihin yritykselle sekä asiakkaalle. Opinnäytetyö tehtiin syksyn 2011 ja kevään 2012 välisenä aikana. Työn tarkoitus on tutkia käyttävätkö seurat Facebookia ja millä tavoin ne ovat yhteydessä kuluttajiin. Lisäksi selvitetään käyttävätkö koripalloseurat koko Facebookin kapasiteettia markkinoimiseen ja mitkä ovat seurojen tavoitteet Facebookin käytöstä tulevaisuudessa. Tutkimus rajattiin suomalaisiin koripalloseuroihin. Opinnäytetyö tehtiin kvalitatiivisena tutkimuksena ja siihen sisältyy teoria osuus sekä empiirinen osuus. Teoriaosuus koostuu kolmesta eri aihealueesta: digitaalisesta markkinoinnista, sosiaalisesta mediasta sekä Facebookista. Empiirisessä osuudessa esitellään tulokset eri teemoissa sekä pohditaan tuloksia. Teemat ovat Facebookin käytön syyt, käyttötavat, käytön aktiivisuus, sivujen vastuuhenkilöt sekä Facebookin käytön tulevaisuus seuroissa. Tutkimus toteutettiin haastattelulla sekä sähköpostikyselyillä. Osallistuneet seurat ovat juniorijoukkueita ja naisten sekä miesten pääsarja- ja divisioonajoukkueita. Tutkimuksessa haastateltiin yhtä seuraa ja seitsemän seuraa vastasi sähköpostikyselyihin. Tutkimustulokset osoittivat, että koripalloseurat käyttävät Facebookia apuna viestinnässään, mutta eivät läheskään koko sen kapasiteettia. Seurojen edustajat ymmärsivät kuitenkin Facebookin tärkeän merkityksen tulevaisuudessa.The study examines Facebook’s role in public relations of basketball clubs. Facebook and basketball are both current subjects at the moment. The study also orientates with benefits of social media for the company and the consumer. The thesis was written during the autumn 2011 and the spring 2012. The aim of the thesis was to study if basketball clubs use Facebook and how they connect with consumers by using it. In addition, the aim was to find out if basketball clubs use the whole capacity of Facebook in marketing and what their plans are for using Facebook in the future. The study was restricted to the Finnish basketball clubs. The method is qualitative and it consist of a theory section and an empirical section. The theory section consist of three different areas: digital marketing, social media and Facebook. The results of the empirical section are introduced in different themes and discussions. The themes are reasons, methods and frequency of using Facebook, the people responsible for the club’s Facebook-pages and the club’s plans of using Facebook in the future. The study was carried out using interviews and e-mail inquiries. The clubs who attended to the study were junior clubs, women’s and men’s top league and division clubs. One club was interviewed and seven clubs answered to the e-mail inquiry. The results of the study showed that basketball clubs use Facebook as a help in marketing, but not even nearly the whole capacity. Representatives of the clubs, however, understood the importance of Facebook in the future

At-admission prediction of mortality and pulmonary embolism in an international cohort of hospitalised patients with COVID-19 using statistical and machine learning methods

By September 2022, more than 600 million cases of SARS-CoV-2 infection have been reported globally, resulting in over 6.5 million deaths. COVID-19 mortality risk estimators are often, however, developed with small unrepresentative samples and with methodological limitations. It is highly important to develop predictive tools for pulmonary embolism (PE) in COVID-19 patients as one of the most severe preventable complications of COVID-19. Early recognition can help provide life-saving targeted anti-coagulation therapy right at admission. Using a dataset of more than 800,000 COVID-19 patients from an international cohort, we propose a cost-sensitive gradient-boosted machine learning model that predicts occurrence of PE and death at admission. Logistic regression, Cox proportional hazards models, and Shapley values were used to identify key predictors for PE and death. Our prediction model had a test AUROC of 75.9% and 74.2%, and sensitivities of 67.5% and 72.7% for PE and all-cause mortality respectively on a highly diverse and held-out test set. The PE prediction model was also evaluated on patients in UK and Spain separately with test results of 74.5% AUROC, 63.5% sensitivity and 78.9% AUROC, 95.7% sensitivity. Age, sex, region of admission, comorbidities (chronic cardiac and pulmonary disease, dementia, diabetes, hypertension, cancer, obesity, smoking), and symptoms (any, confusion, chest pain, fatigue, headache, fever, muscle or joint pain, shortness of breath) were the most important clinical predictors at admission. Age, overall presence of symptoms, shortness of breath, and hypertension were found to be key predictors for PE using our extreme gradient boosted model. This analysis based on the, until now, largest global dataset for this set of problems can inform hospital prioritisation policy and guide long term clinical research and decision-making for COVID-19 patients globally. Our machine learning model developed from an international cohort can serve to better regulate hospital risk prioritisation of at-risk patients. © The Author(s) 2024