A systematic review of methods for studying consumer health YouTube videos, with implications for systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Background. YouTube is an increasingly important medium for consumer health information - with content provided by healthcare professionals, government and non-government organizations, industry, and consumers themselves. It is a rapidly developing area of study for healthcare researchers. We examine the methods used in reviews of YouTube consumer health videos to identify trends and best practices. Methods and Materials. Published reviews of consumer-oriented health-related YouTube videos were identified through PubMed. Data extracted from these studies included type of journal, topic, characteristics of the search, methods of review including number of reviewers and method to achieve consensus between reviewers, inclusion and exclusion criteria, characteristics of the videos reported, ethical oversight, and follow-up. Results. Thirty-three studies were identified. Most were recent and published in specialty journals. Typically, these included more than 100 videos, and were examined by multiple reviewers. Most studies described characteristics of the videos, number of views, and sometime characteristics of the viewers. Accuracy of portrayal of the health issue under consideration was a common focus. Conclusion. Optimal transparency and reproducibility of studies of YouTube health-related videos can be achieved by following guidance designed for systematic review reporting, with attention to several elements specific to the video medium. Particularly when seeking to replicate consumer viewing behavior, investigators should consider the method used to select search terms, and use a snowballing rather than a sequential screening approach. Discontinuation protocols for online screening of relevance ranked search results is an area identified for further development.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,242 | 0,589 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».