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Enregistrement W3126260069 · doi:10.2196/24517

Content in YouTube Videos for Rosacea: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3126260069 sur OpenAlexvenueno aff
Corey H. Basch, Priscila E Laforet, Grace Clarke Hillyer, Erica Seidel, Christie Jaime

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosaceaEntertainmentUploadThe InternetAdvertisingProduct (mathematics)MedicinePsychologyInternet privacyMultimediaDermatologyBusinessComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rosacea is an inflammatory skin disease that is chronic in nature. In addition to the physical symptoms, there are substantial quality of life issues that patients with rosacea experience, largely due to the visible nature in which rosacea manifests. OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the content related to rosacea in highly viewed English- and Spanish-language videos on YouTube. METHODS: We coded identifying information for each video and categories including characteristics of rosacea, clinical solutions, and alternative solutions. The 100 YouTube videos examined were viewed 18.5 million times between 2006 and 2020, and 57.3% (10,652,665/18,592,742) of these views were of consumer videos. RESULTS: Videos posted by consumers more often promoted or were trying to sell a product or procedure (32/55, 58% of consumers vs 10/31, 32% of medical professionals and 4/14, 29% of television, internet, news, or entertainment sources; P=.03) and more frequently mentioned the use of makeup or other ways to cover up rosacea (30/55, 55% of consumers vs 6/31, 19% of medical professionals and 2/14, 14% of television, internet, news, or entertainment sources; P<.001). Videos sourced from medical professionals more often mentioned medication (17/31, 55%) than videos uploaded by consumers (14/55, 25%) or TV, internet, news, or entertainment sources (3/14, 21%) (P=.01). CONCLUSIONS: Given that rosacea is experienced differently for each person, consumer advice that works for one individual may not work for another. There is a need for reliable videos on rosacea to emphasize this and clarify misconceptions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,379
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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