An Active Model of Research Translation for the General Public: Content Analysis of a YouTube-Based Health Podcast
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online health information seeking is changing the way people engage with health care and the health system. Recent changes in practices related to seeking, accessing, and disseminating scientific research, and in particular health information, have enabled a high level of user engagement. OBJECTIVE: This study aims to examine an innovative model of research translation, The Huberman Lab Podcast (HLP), developed by Andrew Huberman, Professor of Neurobiology and Ophthalmology at the Stanford School of Medicine. The HLP leverages social media to deliver health information translated into specific, actionable practices and health strategies directly to the general public. This research characterizes the HLP as an Active Model of Research Translation and assesses its potential as a framework for replicability and wider adoption. METHODS: We applied conventional content analysis of the YouTube transcript data and directed content analysis of viewers' YouTube comments to 23 HLP episodes released from January to October 2021, reflecting the time of data analysis. We selected 7 episodes and a welcome video, to describe and identify key characteristics of the HLP model. We analyzed viewer comments for 18 episodes to determine whether viewers found the HLP content valuable, accessible, and easy to implement. RESULTS: The key HLP features are direct-to-the-consumer, zero-cost, bilingual, and actionable content. We identified 3 main organizing categories and 10 subcategories as the key elements of the HLP: (1) Why: Educate and Empower and Bring Zero Cost to Consumer Information to the General Public; (2) What: Tools and Protocols; Underlying Mechanisms; and Grounded in Science; (3) How: Linear and Iterative Knowledge Building Process; Lecture-Style Sessions; Interactive and Consumer Informed; Easily Accessible; and Building the Community. Analysis of viewers' comments found strong consumer support for the key HLP model elements. CONCLUSIONS: This Active Model of Research Translation offers a way to synthesize scientific evidence and deliver it directly to end users in the form of actionable tools and education. Timely evidence translation using effective consumer engagement and education techniques appears to improve access and confidence related to health information use and reduces challenges to understanding and applying health information received from health providers. Framing complex content in an approachable manner, engaging the target audience, encouraging participation, and ensuring open access to the content meet current recommendations on innovative practices for leveraging social media or other digital platforms for disseminating science and research findings to the general public, and are likely key contributors to HLP impact and potential for success. The model offers a replicable framework for translating and disseminating scientific evidence. Similar active models of research translation can have implications for accessing health information and implementing health strategies for improved outcomes. Areas for further investigation are specific and measurable impacts on health, usability, and relevance of the model for reaching marginalized and high-risk populations.
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 | 0,019 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».