MP21-18 MISCONCEPTIONS ABOUT WOMEN WITH RECURRENT URINARY TRACT INFECTION IN YOUTUBE EDUCATIONAL VIDEOS; INCONGRUENCE WITH AUA GUIDELINES - HEALTH EQUITY FINDINGS
Notice bibliographique
Résumé
You have accessJournal of UrologyCME1 Apr 2023MP21-18 MISCONCEPTIONS ABOUT WOMEN WITH RECURRENT URINARY TRACT INFECTION IN YOUTUBE EDUCATIONAL VIDEOS; INCONGRUENCE WITH AUA GUIDELINES - HEALTH EQUITY FINDINGS Mostafa Bondok, Lynn stothers, Andrew Macnab, Vancouver, Canada, Mohamed Bandok, Calgary, Canada, A. Lenore Ackerman, Emma Dixon, Marcia Trochez, Kelsey Petersen, and Rishika Selvakumar Mostafa BondokMostafa Bondok , Lynn stothers Lynn stothers , Andrew MacnabAndrew Macnab , Vancouver Vancouver , Canada Canada , Mohamed BandokMohamed Bandok , Calgary Calgary , Canada Canada , A. Lenore AckermanA. Lenore Ackerman , Emma DixonEmma Dixon , Marcia TrochezMarcia Trochez , Kelsey PetersenKelsey Petersen , and Rishika SelvakumarRishika Selvakumar View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000003246.18AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Stigmatization of health illness is a threat to health equity. Although case control studies demonstrate that commonly suggested hygiene practices do not decrease the incidence of urinary tract infection (UTI) in women, many patient-education sources promote this misconception, & in doing so risk stigmatizing women with UTIs as 'dirty' or 'unclean'. Objective: To document the quality, veracity, & comprehensiveness of recurrent UTI (rUTI) information on YouTube to increase health care workers' (HCWs) awareness of UTI-related content online, & to identify deficits in understanding, clarify misconceptions & reduce stigmatization risk. METHODS: High-traffic topic search terms were curated by Google Trends to extract 200, of which 45 met inclusion criteria. 5 independent reviewers used a standardized questionnaire based on the AUA rUTI guidelines to assess definition of UTI, marketing content, prophylaxis/prevention strategies, & antibiotic use/stewardship. Statistics: Fleiss kappa (K) assessed Inter-rater reliability (IRR). RESULTS: High variability and incongruency from guideline definitions of UTI (Table 1); the most common prophylactic strategy discussed Cranberry; only 55% discussed increasing fluid intake. Table 2 illustrates commonly recommended hygiene practices: including front to back wiping (25%) K=0.71. 33% promoted other non-evidence-based hygiene practices including expression of uncleanliness of women. CONCLUSIONS: Misleading information for women seeking education on UTI through YouTube is high. Misinformation on hygiene practices is unproductive, & several videos captured HCWs claiming that rUTI results from poor female hygiene practices, creating a health equity concern for women experiencing UTIs. These findings alert HCWs on the need to provide evidence-based recommendations by consulting practice guidelines, such as those provided by the AUA. Source of Funding: n/a © 2023 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 209Issue Supplement 4April 2023Page: e293 Advertisement Copyright & Permissions© 2023 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Mostafa Bondok More articles by this author Lynn stothers More articles by this author Andrew Macnab More articles by this author Vancouver More articles by this author Canada More articles by this author Mohamed Bandok More articles by this author Calgary More articles by this author Canada More articles by this author A. Lenore Ackerman More articles by this author Emma Dixon More articles by this author Marcia Trochez More articles by this author Kelsey Petersen More articles by this author Rishika Selvakumar More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...
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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 | 0,005 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,012 |
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 ».