Evaluating YouTube as a Source Of Patient Education for Patients Undergoing Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Online video sharing platforms such as YouTube have become a substantial source of health information that patients are likely to access before surgery. The objective of this systematic review is to characterize the peer-reviewed literature investigating YouTube as a source of patient education for patients undergoing surgery. Methods: A comprehensive literature search was conducted using EMBASE, MEDLINE, and Ovid from inception to December of 2021. Study screening and data extraction occurred in duplicate. All primary studies evaluating YouTube as a source of patient education relating to surgical procedures for the selected specialties (general, cardiac, urology, otolaryngology, and plastic) were included. Descriptive statistics were used to describe data in aggregate. Results: Among 6,453 citations identified, 56 studies were identified that examined 6,524 videos with 1843 hours of content and 1.1 billion views. Among 49 studies that evaluated the educational quality of the videos, 43 quality assessment tools were used, with each study using a mean of 1.88 assessment tools. Per the global rating for assessments, 34/49 studies (69%) concluded that the overall quality of educational content was poor. Conclusion: While the impact of non-peer-reviewed YouTube videos on patient knowledge and preparedness for surgery is unclear, the large amount of online content suggests that they are in demand. The overall educational content of these videos is poor, however, and there is substantial heterogeneity in the quality assessment tools used in their evaluation. A peer-reviewed and standardized approach to online education with video content is needed to better support patients.
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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 | 0,055 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».