Tumor Immunotherapy–Related Information on Internet-Based Videos Commonly Used by the Chinese Population: Content Quality Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumor immunotherapy is an innovative treatment today, but there are limited data on the quality of immunotherapy information on social networks. Dissemination of misinformation through the internet is a major social issue. OBJECTIVE: Our objective was to characterize the quality of information and presence of misinformation about tumor immunotherapy on internet-based videos commonly used by the Chinese population. METHODS: Using the keyword "tumor immunotherapy" in Chinese, we searched TikTok, Tencent, iQIYI, and BiliBili on March 5, 2022. We reviewed the 118 screened videos using the Patient Education Materials Assessment Tool-a validated instrument to collect consumer health information. DISCERN quality criteria and the JAMA (Journal of the American Medical Association) Benchmark Criteria were used for assessing the quality and reliability of the health information. The videos' content was also evaluated. RESULTS: The 118 videos about tumor immunotherapy were mostly uploaded by channels dedicated to lectures, health-related animations, and interviews; their median length was 5 minutes, and 79% of them were published in and after 2018. The median understandability and actionability of the videos were 71% and 71%, respectively. However, the quality of information was moderate to poor on the validated DISCERN and JAMA assessments. Only 12 videos contained misinformation (score of >1 out of 5). Videos with a doctor (lectures and interviews) not only were significantly less likely to contain misinformation but also had better quality and a greater forwarding number. Moreover, the results showed that more than half of the videos contain little or no content on the risk factors and management of tumor immunotherapy. Overall, over half of the videos had some or more information on the definition, symptoms, evaluation, and outcomes of tumor immunotherapy. CONCLUSIONS: Although the quality of immunotherapy information on internet-based videos commonly used by Chinese people is moderate, these videos have less misinformation and better content. Caution must be exercised when using these videos as a source of tumor immunotherapy-related information.
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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».