YouTube Videos as a Source of Misinformation on Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Patients frequently use YouTube as a platform for dissemination and consumption of health information. Caregivers and patients affected by idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) are likely consumers of this information. Objectives We aimed to determine viewer engagement, quality, and content of YouTube videos on IPF and to compare the provided information with contemporaneous guidelines. Methods We analyzed the first 200 YouTube videos resulting from the search term “idiopathic pulmonary fibrosis.” Patient-directed videos containing any information on IPF were eligible. Each video was evaluated for content related to IPF features and treatments that are discussed in clinical practice guidelines, as well as nonrecommended treatments. Video quality was assessed using an adapted Health on the Net Foundation Code of Conduct (HONCode) scoring instrument and the validated DISCERN instrument (a questionnaire that evaluates the quality of consumer health information). Details of the video source and viewer engagement metrics were recorded for each video. Results A total of 102 videos met eligibility criteria. No videos assessed all content topics, with videos addressing a median of 17% of all potential content items that were highlighted in clinical practice guidelines. Content scores were higher in videos produced by foundations and medical organizations, news/media organizations, and independent medical professionals compared with videos produced by industry, for-profit organizations, and independent nonmedical users. Nonrecommended and/or potentially harmful therapies were described as valid and potentially beneficial treatments for IPF in 17% of videos, with higher viewership and engagement metrics for these videos. HONCode and DISCERN scores that assessed for video reliability, credibility, and quality of information, were poor for all video source types but were lower in videos posted by industry/for profit organizations and independent nonmedical users. Conclusions Patient-directed YouTube videos on IPF frequently provide incomplete and inaccurate information. Videos supporting the use of nonrecommended therapies have higher viewing numbers and user engagement, highlighting the potential risks of using YouTube as a resource for health information. Physicians, professional organizations, and patient support organizations should be aware that YouTube is frequently used by patients. Developing a tool similar to HONCode that applies to YouTube videos would improve the ability to critically and rapidly appraise the quality of online video-disseminated information on IPF.
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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».