YouTube User Traffic to Paired Epilepsy Education Videos in English and Spanish: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effectively managing epilepsy in children necessitates the active engagement of parents, a factor that is reliant on their understanding of this neurological disorder. Widely available, high-quality, patient-focused, bilingual videos describing topics important for managing epilepsy are limited. YouTube Analytics is a helpful resource for gaining insights into how users of differing backgrounds consume video content. Objective: This study analyzes traffic to paired educational videos of English and Spanish versions of the same content. By examining the use patterns and preferences of individuals seeking information in different languages, we gained valuable insights into how language influences the use of clinical content. Methods: Physician experts created epilepsy management videos for the REACT (Reaching Out for Epilepsy in Adolescents and Children Through Telemedicine) YouTube channel about 17 subjects, with an English and Spanish version of each. The Children's Mercy Kansas City neurology clinic incorporated these into the department's educational process. YouTube Analytics enabled analysis of traffic patterns and video characteristics between September 2, 2021, and August 31, 2023. Results: The Spanish group had higher engagement and click-through rates. The English versions of all videos had 141,605 total impressions, while impressions for the Spanish versions totaled 156,027. The Spanish videos had 11,339 total views, while the English videos had 3366. The views per month were higher for the Spanish videos (mean 472, SD 292) compared to the English set (mean 140, SD 91; P<.001). The two groups also differed in search behavior and external traffic sources, with WhatsApp driving more traffic to the Spanish videos than the English versions (94 views compared to 1). The frequency of search terms used varied by language. For example, "tonic clonic" was the most frequent term (n=372) resulting in views for English videos, while "tipos de convulsiones" (types of convulsions) was the most common expression (n=798) resulting in views for Spanish videos. We noted increased monthly views for all videos after adding tags on YouTube. Before tagging, the mean number of views per month for the English-language group was 61 (SD 28), which increased to 220 (SD 53) post tagging. A similar trend can be observed in the Spanish-language group as well. Before tagging, the mean number of monthly views was 201 (SD 71), which increased to 743 (SD 144) after tagging. Conclusions: This study showed high traffic for Spanish video content related to epilepsy in a set of paired English/Spanish videos. This highlights the importance of bilingual health content and optimizing video content based on viewer preferences and search behavior. Understanding audience engagement patterns through YouTube Analytics can further enhance the dissemination of clinical video content to users seeking content in their primary language, and tagging videos can have a substantial impact on views.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».