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Enregistrement W2766075374 · doi:10.2196/ijmr.8612

Alzheimer’s Disease in Social Media: Content Analysis of YouTube Videos

2017· article· en· W2766075374 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaContent analysisContent (measure theory)Internet privacyAdvertisingComputer scienceWorld Wide WebSociologyBusinessSocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 5.5 million Americans are living with Alzheimer's disease (AD) in 2017. YouTube is a popular platform for disseminating health information; however, little is known about messages specifically regarding AD that are being communicated through YouTube. OBJECTIVE: This study aims to examine video characteristics, content, speaker characteristics, and mobilizing information (cues to action) of YouTube videos focused on AD. METHODS: Videos uploaded to YouTube from 2013 to 2015 were searched with the term "Alzheimer's disease" on April 30th, 2016. Two coders viewed the videos and coded video characteristics (the date when a video was posted, Uniform Resource Locator, video length, audience engagement, format, author), content, speaker characteristics (sex, race, age), and mobilizing information. Descriptive statistics were used to examine video characteristics, content, audience engagement (number of views), speaker appearances in the video, and mobilizing information. Associations between variables were examined using Chi-square and Fisher's exact tests. RESULTS: Among the 271 videos retrieved, 25.5% (69/271) were posted by nonprofit organizations or universities. Informal presentations comprised 25.8% (70/271) of all videos. Although AD symptoms (83/271, 30.6%), causes of AD (80/271, 29.5%), and treatment (76/271, 28.0%) were commonly addressed, quality of life of people with AD (34/271, 12.5%) had more views than those more commonly-covered content areas. Most videos featured white speakers (168/187, 89.8%) who were adults aged 20 years to their early 60s (164/187, 87.7%). Only 36.9% (100/271) of videos included mobilizing information. Videos about AD symptoms were significantly less likely to include mobilizing information compared to videos without AD symptoms (23/83, 27.7% vs 77/188, 41.0% respectively; P=.03). CONCLUSIONS: This study contributes new knowledge regarding AD messages delivered through YouTube. Findings of the current study highlight a potential gap between available information and viewers' interests. YouTube videos on AD could be beneficial if the messages delivered meet users' needs and provide mobilizing information for further resources. Study findings will be useful to government agencies, researchers, nonprofit organizations that promote information about AD, and those responsible for social media to provide useful and accurate health information for the public.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,448
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,195 · 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