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Enregistrement W3158254845 · doi:10.2196/26564

Tetrahydrocannabinol and Skin Cancer: Analysis of YouTube Videos

2021· article· en· W3158254845 sur OpenAlexvenueno aff
Andrina Mamo, Mindy D Szeto, Roya B. Mirhossaini, Andrew P Fortugno, Robert P. Dellavalle

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaReliability (semiconductor)Quality (philosophy)MedicineCancerCannabisInternet privacyPsychologyComputer sciencePsychiatryWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis oil is being used topically by patients with skin cancer as a homeopathic remedy, and has been promoted and popularized on social media, including YouTube. Although topical cannabinoids, especially tetrahydrocannabinol (THC), may have antitumor effects, results from a sparse number of clinical trials and peer-reviewed studies detailing safety and efficacy are still under investigation. OBJECTIVE: We sought to assess the accuracy, quality, and reliability of THC oil and skin cancer information available on YouTube. METHODS: The 10 most-viewed videos on THC oil and skin cancer were analyzed with the Global Quality Scale (GQS), DISCERN score, and useful/misleading criteria based on presentation of erroneous and scientifically unproven information. The videos were also inspected for source, length, and audience likes/dislikes. Top comments were additionally examined based on whether they were favorable, unfavorable, or neutral regarding the video content. RESULTS: All analyzed videos (10/10, 100%) received a GQS score of 1, corresponding to poor quality of content, and 9/10 (90%) videos received a DISCERN score of 0, indicating poor reliability of information presented. All 10 videos were also found to be misleading and not useful according to established criteria. Top comments were largely either favorable (13/27, 48%) or neutral (13/27, 48%) toward the content of the videos, compared to unfavorable (1/27, 4%). CONCLUSIONS: Dermatologists should be aware that the spread of inaccurate information on skin cancer treatment currently exists on popular social media platforms and may lead to detrimental consequences for patients interested in pursuing alternative or homeopathic approaches.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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