Polycystic Ovary Syndrome and Exercise: Evaluation of YouTube Videos
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common endocrine disorder in the reproductive female population. These young patients often and easily watch YouTube videos on the Internet to learn about their condition and find a natural solution. Our goal is to analyze the contents of PCOS exercise videos. METHODS: In July 2022, research data were collected by typing the term "PCOS exercise" in the search tab on the incognito YouTube page. One hundred and ninety eight videos that met the inclusion criteria were analyzed in detail. The basic data of the videos available on YouTube was recorded. In addition, the DISCERN, global quality score (GQS), and video power index (VPI) scoring systems were calculated by two independent researchers. RESULTS: The profiles of the video uploaders were: health employee 28 (14.1%), nutritionist 25 (12.6%), sports trainer 48 (24.2%), patient 21 (10.6%), undefined 76 (38.4%), and their countries were: India 91 (46%), Europe and England 36 (18.2%), USA and Canada 54 (27.3%), and other countries 17 (8.6%). The distribution of video content was yoga 58 (29.3%), aerobic exercise 38 (19.2%), strengthening exercise 44 (22.2%), and unified 58 (29.3%). The mean values were: video duration (15.27±11.27), total views (3,070,957±16,474,197), likes (48,116±283,308), dislikes (930±4102), VPI (97.82±7.28), GQS (3.89±1.05), DISCERN (33.62±10.42), subscriber counts (985,614±2,222,354), and comment counts (1741±10,689). Europe-England and America-Canada videos were of better quality for DISCERN and GQS scores than those from other countries. CONCLUSION: Overcoming PCOS requires a lifestyle change, including exercise and diet. There is no consensus on which type of exercise is better yet. However, the necessity of regular exercise is known. We showed yoga and Indian hegemony in YouTube "PCOS exercise" 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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».