549 The Quality of TikTok Videos in the Education, Prevention, and Management of Burn Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Most burn injuries are preventable, and appropriate first aid post-injury results in improved outcomes for the patient as well as a reduced burden on the healthcare system. Many patients turn to internet resources for education and management approaches for their burn injuries. With the rising popularity of social media platforms for the promotion of health information, this creates a more accessible educational realm for those who may not know where to otherwise access informational resources. However, most content on social media is not validated or reliable. Previous studies have investigated the quality of online burn prevention, education, and management videos on platforms such as YouTube. In this study, we attempt to assess the quality of such videos on TikTok, a newer and rapidly growing platform. Methods Videos on TikTok were searched for using 27 keywords (hashtags) such as #burn, #education, #prevention, #management, and #firstaid. The first 30 videos for each hashtag were reviewed. The Global Quality Scale (GQS) was used to assess the quality of the videos that fell within the inclusion criteria. Metrics such as views, viewer engagement, commentary, and likes were also examined. Results Of 525 reviewed videos, 72 met inclusion criteria. 47.2% (n=34) were on first aid or medical management, 33.4% (n=31) were on basic information, and 9.7% (n=7) were on prevention. Only 5.6% (n=4) videos cited sources. The mean GQS score was 2.45. 50% of videos (n=36) were made by creators with medical training, and of those videos, the GQS score was 3.13, whereas content made by creators with no medical training had a mean GQS of 1.81 (p < 0.001). The excluded videos (n=453) fell into 6 main categories: unrelated (n=273), burn wounds (n=106), personal experiences (n=49), advertisements (n=8), questions (n=2), and non-English videos (n=15). Viewership varied from 41 to 4.2 million views. Conclusions Overall, information regarding burns on TikTok is unsatisfactory. Additionally, viewers are more drawn to lower quality videos. While quality varies amongst the different sources and is dependent on the creator, there is a significant gap in reliable content regarding burns, demonstrating an opportunity for validated content creation in this realm. Patients must exert caution and be selective when using TikTok as an educational resource regarding burns. Applicability of Research to Practice This review addresses key gaps in the knowledge base on TikTok for reliable burn information. This will later be used as a framework to create a series of educational videos for patients.
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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».