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Enregistrement W4306960737 · doi:10.48083/hmug9514

A Quality Assessment of Information Available on Renal Cancer on YouTube

2022· article· en· W4306960737 sur OpenAlexvenueno aff
Jeremy Saad, Ramesh Shanmugasundaram, Darius Ashrafi, Daniel Gilbourd

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationLikert scaleMedicineDescriptive statisticsGrading (engineering)Quality ScoreQuality (philosophy)PsychologyComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Many people are turning to alternatives to the conventional doctor-patient relationship, such as webbased search engines and video forums for their health care information. We undertook this study to investigate the quality of videos and information on renal cancer available on the streaming platform YouTube. Methods We completed a search of YouTube (www.YouTube.com) in September 2021 with the term “kidney cancer.” The first 120 videos found which met the inclusion criteria (English speaking, duration greater than one minute, greater than 500 views, renal cancer addressed) were selected. We recorded information including duration, view count, likes, dislikes, comments, publisher, and author. The modified DISCERN tool and Global Quality Score (GQS) questionnaire were used to assess the quality of the included videos. The level of misinformation was assessed using a Likert 5-point scale. Descriptive statistics were used to analyse the collected data. A 2-sample t test was used to further analyse the quality assessment tool results before, during, and after 2016. Results Most videos were published during or after 2016 (63.3%), were predominantly created in North America (77.5%), and were presented by health care professionals (60%). The median length of the videos was 4.23 (1.01 to 65.55) minutes, and the median number of views was 3087 (514 to 228 152). The median number of likes and dislikes was 24 and 5, respectively. The median modified DISCERN score was 3, the median GQS score was 3, and the grading for overall level of misinformation was moderate. Conclusion The quality of information accessed from YouTube on kidney cancer is of a low to moderate overall standard with significant levels of misinformation. YouTube should not be used alone for educational purposes on renal cancer by patients or the public. It is best used in conjunction with information and advice from a medical practitioner and the health care system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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