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Enregistrement W3092205847 · doi:10.2196/14081

Identification of Informed Consent in Patient Videos on Social Media: Prospective Study

2020· article· en· W3092205847 sur OpenAlexvenueno aff
Jane O’Sullivan, Cathleen McCarrick, Paul Tierney, Donal B O’Connor, Jack Collins, Robert B. Franklin

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformed consentSocial mediaMedicinePsychologyFamily medicineInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The American Medical Association Code of Medical Ethics states that any clinical image taken for public education forms part of the patient's records. Hence, a patient's informed consent is required to collect, share, and distribute their image. Patients must be informed of the intended use of the clinical image and the intended audience as part of the informed consent. OBJECTIVE: This paper aimed to determine whether a random selection of instructional videos containing footage of central venous catheter insertion on real patients on YouTube (Google LLC) would mention the presence of informed consent to post the video on social media. METHODS: We performed a prospective evaluation by 2 separate researchers of the first 125 videos on YouTube with the search term "central line insertion." After duplicates were deleted and exclusion criteria applied, 41 videos of patients undergoing central line insertion were searched for reference to patient consent. In the case of videos of indeterminate consent status, the posters were contacted privately through YouTube to clarify the status of consent to both film and disseminate the video on social media. A period of 2 months was provided to respond to initial contact. Furthermore, YouTube was contacted to clarify company policy. The primary outcome was to determine if videos on YouTube were amended to include details of consent at 2 months postcontact. The secondary outcome was a response to the initial email at 2 months. RESULTS: The researchers compiled 143 videos. Of 41 videos that contained footage of patient procedures, 41 were of indeterminate consent status and 23 contained identifiable patient footage. From the 41 posters that were contacted, 3 responded to initial contact and none amended the video to document consent status. Response from YouTube is pending. CONCLUSIONS: There are instructional videos for clinicians on social media that contain footage of patients undergoing medical procedures and do not have any verification of informed consent. While this study investigated a small sample of available videos, the problem appears ubiquitous and should be studied more extensively.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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