Plausibility of Using a Checklist With YouTube to Facilitate the Discovery of Acute Low Back Pain Self-Management Content: Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to guideline-consistent effective care for acute low back pain (ALBP) is generally regarded as limited. Researchers have recognized the potential of YouTube as a clinical and patient education resource that may improve access to appropriate care. However, the heterogeneity of evaluation approaches and variable quality of health information have generally limited the potential of YouTube as a self-management intervention. OBJECTIVE: This study aims to increase the understanding of ALBP content available on YouTube in 2020 and to establish the plausibility of using a simple checklist to facilitate the discovery of YouTube content consistent with current guidelines. We examined the following 4 research questions: how was the data set defined, what are the metadata characteristics of the videos in the data set, what is the information quality of ALBP YouTube videos, and what are the characteristics of the YouTube data set based on an ALBP self-management checklist? METHODS: This was an exploratory, qualitative infodemiology study. We identified videos in our data set through YouTube search based on popular ALBP-relevant search terms identified through Google Trends for YouTube. We accessed YouTube metadata using the YouTube data tools developed by the University of Amsterdam. We used a modified Brief DISCERN checklist to examine the information quality. We developed a checklist based on the 2018 Lancet Low Back Pain guidelines to examine self-management content. RESULTS: We analyzed a data set of 202 YouTube videos authored by chiropractors, physicians, physiotherapists, and instructors of yoga and other disciplines. We identified clear differences in the ALBP videos in our data set based on the authors' disciplines. We found that the videos authored by each discipline strongly featured a specific intervention domain, that is, education, treatment, or exercise. We also found that videos authored by physicians were consistently coded with the highest ALBP self-management content scores than all other disciplines. CONCLUSIONS: The results returned by YouTube in response to a search for back pain-related content were highly variable. We suggest that a simple checklist may facilitate the discovery of guideline-concordant ALBP self-management content on YouTube. Further research may identify the clinical contexts in which the use of an ALBP checklist with YouTube is feasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».