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Enregistrement W2801655922 · doi:10.2196/10060

YouTube Videos as a Source of Information About Clinical Trials: Observational Study

2018· article· en· W2801655922 sur OpenAlex
Grace Clarke Hillyer, Sarah A. MacLean, Melissa Beauchemin, Corey H. Basch, Karen M. Schmitt, Leslie Segall, Moshe Kelsen, Frances Brogan, Gary K. Schwartz

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

RevueJMIR Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésObservational studyComputer scienceData scienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical trials are essential to the advancement of cancer treatment but fewer than 5% of adult cancer patients enroll in a trial. A commonly cited barrier to participation is the lack of understanding about clinical trials. OBJECTIVE: Since the internet is a popular source of health-related information and YouTube is the second most visited website in the world, we examined the content of the top 115 YouTube videos about clinical trials to evaluate clinical trial information available through this medium. METHODS: YouTube videos posted prior to March 2017 were searched using selected keywords. A snowballing technique was used to identify videos wherein sequential screening of the autofill search results for each set of keywords was conducted. Video characteristics (eg, number of views and video length) were recorded. The content was broadly grouped as related to purpose, phases, design, safety and ethics, and participant considerations. Stepwise multivariable logistic regression analysis was conducted to assess associations between video type (cancer vs noncancer) and video characteristics and content. RESULTS: In total, 115 videos were reviewed. Of these, 46/115 (40.0%) were cancer clinical trials videos and 69/115 (60.0%) were noncancer/general clinical trial videos. Most videos were created by health care organizations/cancer centers (34/115, 29.6%), were oriented toward patients (67/115, 58.3%) and the general public (68/115, 59.1%), and were informational (79/115, 68.7%); altruism was a common theme (31/115, 27.0%). Compared with noncancer videos, cancer clinical trials videos more frequently used an affective communication style and mentioned the benefits of participation. Cancer clinical trial videos were also much more likely to raise the issue of costs associated with participation (odds ratio [OR] 5.93, 95% CI 1.15-29.46) and advise patients to communicate with their physician about cancer clinical trials (OR 4.94, 95% CI 1.39-17.56). CONCLUSIONS: Collectively, YouTube clinical trial videos provided information on many aspects of trials; however, individual videos tended to focus on selected topics with varying levels of detail. Cancer clinical trial videos were more emotional in style and positive in tone and provided information on the important topics of cost and communication. Patients are encouraged to verify and supplement YouTube video information in consultations with their health care professionals to obtain a full and accurate picture of cancer clinical trials to make an adequately informed decision about participation.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,488
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,171 · 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