How to Prevent Kidney Stones: What Is Online Video Content Imparting to Our Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundUreteric calculi are amongst the most painful conditions encountered in medicine, with some patients describing their experience as worse than childbirth [1].Because of this threat of pain, patients will seek methods to prevent nephrolithiasis formation and will often refer to unverified sources for this information.As clinicians, we must provide evidence-based patient education and recognise that patients may have misinformed preconceptions when seeking medical treatment.In recent years, particularly due to the COVID-19 global pandemic, the internet has become a readily accessible source of health information [2].Following Google, YouTube is the second-most visited website worldwide, with the largest collection of free-to-access video content and an ever-growing influence with health information distribution [3].This is of concern, as unregulated videos uploaded to this platform may provide misleading information and perpetuate a misunderstanding of the appropriate treatment for potentially life-threatening health conditions. AimsThe aim of this study was to assess the accuracy, understandability and actionability of online video content available to patients regarding how to prevent kidney stones.How to Prevent Kidney Stones: What Is Online Video Content Imparting to Our Patients?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».