MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399394476 · doi:10.2196/50087

YouTube as a Source of Patient Information on External Cephalic Version: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4399394476 sur OpenAlexvenueno aff
Merle R. van Dijk, Anne-Fleur van der Marel, Leonie E. van Rheenen‐Flach, Wessel Ganzevoort, Etelka Moll, Fedde Scheele, Joost Velzel

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternal cephalic versionThe InternetBreech presentationMisinformationUploadQuality (philosophy)Information qualityMedicineMedical informationPresentation (obstetrics)Computer scienceInformation systemPregnancyFamily medicineObstetricsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the global increase of cesarean deliveries, breech presentation is the third indication for elective cesarean delivery. Implementation of external cephalic version (ECV), in which the position of the baby is manipulated externally to prevent breech presentation at term, remains suboptimal. Increasing knowledge for caretakers and patients is beneficial in the uptake of ECV implementation. In recent decades, the internet has become the most important source of information for both patients and health care professionals. However, the use and availability of the internet also bring about concerns since the information is often not regulated or reviewed. Information needs to be understandable, correct, and easily obtainable for the patient. Owing to its global reach, YouTube has great potential to both hinder and support spreading medical information and can therefore be used as a tool for shared decision-making. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the available information on YouTube about ECV and assess the quality and usefulness of the information in the videos. METHODS: A YouTube search was performed with five search terms and the first 35 results were selected for analysis. A quality assessment scale was developed to quantify the accuracy of medical information of each video. The main outcome measure was the usefulness score, dividing the videos into useful, slightly useful, and not useful categories. The source of upload was divided into five subcategories and two broad categories of medical or nonmedical. Secondary outcomes included audience engagement, misinformation, and encouraging or discouraging ECV. RESULTS: Among the 70 videos, only 14% (n=10) were defined as useful. Every useful video was uploaded by educational channels or health care professionals and 80% (8/10) were derived from a medical source. Over half of the not useful videos were uploaded by birth attendants and vloggers. Videos uploaded by birth attendants scored the highest on audience engagement. The presence of misinformation was low across all groups. Two-thirds of the vloggers encouraged ECV to their viewers. CONCLUSIONS: A minor percentage of videos about ECV on YouTube are considered useful. Vloggers often encourage their audience to opt for ECV. Videos with higher audience engagement had a lower usefulness score compared to videos with lower audience engagement. Sources from medically accurate videos should cooperate with sources with high audience engagement to contribute to the uptake of ECV by creating more awareness and a positive attitude of the procedure, thereby lowering the chance for a cesarean delivery due to breech presentation at term.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,455 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetHealth Literacy and Information Accessibility→Travaux en français237 207→