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Enregistrement W1983658022 · doi:10.1016/j.arthro.2014.06.009

YouTube As an Information Source for Femoroacetabular Impingement: A Systematic Review of Video Content

2014· review· en· W1983658022 sur OpenAlexaff
Matthew G. MacLeod, Daniel J. Hoppe, Nicole Simunovic, Mohit Bhandari, Marc J. Philippon, Olufemi R. Ayeni

Notice bibliographique

RevueArthroscopy The Journal of Arthroscopic and Related Surgery · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoroacetabular impingementIntraclass correlationQuality ScoreVideo qualityReliability (semiconductor)Quality (philosophy)MedicineComputer sciencePhysical therapyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study was carried out to assess the quality of information available on YouTube regarding femoroacetabular impingement (FAI). METHODS: YouTube was searched on September 7, 2013 using the search terms FAI, femoroacetabular impingement, and hip impingement. Analysis was restricted to the first 3 pages of results for each search term. English language was a prerequisite for inclusion. Videos were evaluated by 2 independent reviewers (M.G.M., D.J.H.) using novel scoring checklists for diagnosis and treatment of FAI. Interobserver reliability analysis was evaluated using the intraclass correlation coefficient (ICC). Videos were grouped according to quality assessment score, and the group means were analyzed for differences in video characteristics using the analysis of variance (ANOVA) model. Videos were characterized by the source of content. RESULTS: After filtering 1,288,324 potential videos, 52 videos were identified and included for analysis. The mean video quality assessment scores were 3.1 for diagnosis and 2.9 for treatment (maximum score = 16). No videos were scored as excellent (quality assessment score > 12). Effective resources included 3 videos on diagnosis and one video on treatment. No statistically significant differences were found between high- and low-scoring videos for duration, days online, views per day, likes, likes per day, likes per view, dislikes, or likes-dislikes difference for either diagnosis or treatment (P > .05 for all). The source of most of the videos was educational (67%), and most of these included physicians (66%). CONCLUSIONS: Patients searching YouTube for videos pertaining to FAI will be presented with a sizeable repository of content of overall low quality. As such, physicians need to recognize the potential influence of YouTube videos on patients' preconceptions of their conditions and the effect on the physician-patient consultation. This review highlights the need for evidence-based, comprehensive educational videos addressing FAI diagnosis and treatment. LEVEL OF EVIDENCE: Level V, systematic review of non-peer-reviewed resources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0220,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations166
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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