A Qualitative Analysis of Methotrexate Self-injection Education Videos on YouTube
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients are increasingly turning to the Internet for health guidance, requiring awareness from clinicians of constantly changing resources and quality of available information. A previous study demonstrated a minority of YouTube videos were useful for teaching methotrexate (MTX) self-injection; however, YouTube content constantly evolves, and previous results may not represent current videos. This study provides an update on previous work from 2014 evaluating the quality of YouTube videos demonstrating self-administered subcutaneous MTX injections. Our aim was to evaluate how YouTube videos on MTX injection have changed and evaluate the current video quality. Methods “Methotrexate injection” was searched on YouTube. The first 75 videos were analyzed independently by 2 reviewers. Videos were classified as useful, misleading/irrelevant, or a personal patient view and rated for reliability, comprehensiveness, and quality. Results Of the 75 videos reviewed, 12 were classified as useful (16%), 43 misleading/irrelevant (57.3%), and 20 personal patient views (26.7%). Although this represents a substantial increase from previous results in the proportion of videos deemed misleading/irrelevant (57.3% vs. 27.5%) ( p = 0.0011), their reliability and global quality scores were higher. Conclusions Concordant with the previous study, only a small proportion of the total videos were deemed useful videos for MTX injection specifically. However, reliability and global quality scores for all videos increased from the previous study, suggesting more videos provide reliable information with regard to MTX overall, even if it does not speak to self-injection directly. Logistics of the YouTube algorithm may still impede access to the “best” videos for patient teaching; therefore, clinicians should be prepared to recommend strategies for patients to find high-quality videos.
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 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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».