Clinical Trials in Social Media: Content Analysis of YouTube Videos in Arabic Language (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical trials are fundamental to the advancement of cancer care; nonetheless, recruitment remains inadequate.A frequently reported barrier to participation is the lack of awareness and knowledge about clinical trials.Research showed that the internet is being used now as a primary source for information on clinical trials. Objective:We aim in this study to review available videos uploaded on the YouTube, one of the most-visited websites worldwide, about clinical trials in Arabic language and evaluate the comprehensiveness of its content.Methods: YouTube videos were searched using the keywords "clinical trials" and "clinical studies" in Arabic language.Only videos targeting the public were included in the study.Videos targeting medical students/ healthcare professionals, discussing country-specific laws, longer than 30 minutes, or found irrelevant upon viewing were excluded from the analysis.Results: Seven videos about clinical trials were included in the final analysis.Only 1 video was related specifically to cancer clinical trials (14.3%).The mean length of videos was 6:43 minutes (range: 1:37-16:53 minutes) with a total number of views of 11,207 (mean 1,601.0,SD ±2,054.6).More than half of the videos (n=4, 57.1%) were created by TV/ Internet Channels and were neutral in tone.Most common presentation style and country of origin were vlog and Saudi Arabia, receptivity (n=3, 42.9% for both).For video-related content, the most frequently mentioned variables were the purpose of clinical trials to test new drug/devices in humans (n=6, 85.7%), animal testing conducted before clinical trials, clinical trials are conducted on several phases, phase I clinical trials and the aim of phase I studies is to assess safety (n=5, 71.5%; for all items).These were followed by mention of phase II and phase III in general (n=4, 57.1%; for both items). Conclusions:This study identified a clear scarcity of YouTube videos about clinical trials in the Arabic language, as well as, potential gaps in the comprehensiveness of the content presented.Viewers' engagement presented in number of views, likes and dislikes seems to be very low.Stakeholders need to pay more attention to the use of social media in prompting clinical trials and providing comprehensive and reliable sources of information to the public.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».