Alzheimer disease health-related information on YouTube: A video reviewing study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alzheimer disease is a common cause of cognitive impairment among elders. Until now, there is no absolute management to treat the disease. Raising awareness of population regarding Alzheimer disease and its management is a top priority goal for different health organizations. Methods: Recently, using different mass media, specifically YouTube to share Alzheimer health-related information become increasingly apparent. The purpose of this study was to review the content of YouTube videos regarding Alzheimer disease health-related information. The searching key terms of Alzheimer disease, and education, management, and care were used. Videos were critically analyzed for content, method of presentation, and caregivers. Results: A total of 1,050 videos were reviewed, 513 videos were excluded because of misleading and duplication. Five hundred and thirty seven videos were analyzed. The most common type of videos classification was education. The majority of video content reviewed was signs and symptoms of Alzheimer disease. Slide presentation was the main method of presenting information (28.7%). The highest number caregivers in the videos review was for physician (32.4%). The total views of the videos were 4,831,853 views, 32,733 likes, and 1,060 dislikes. Conclusion: YouTube videos of Alzheimer disease were frequently viewed. However, inaccurate or incomplete health-related information was noticeable. Community of caregivers has a clear opportunity to enhance the value and quality of educational material on YouTube. Moreover, the nurses should have a significant role in uploading accurate health-related information regarding Alzheimer disease YouTube videos.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».