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Enregistrement W4405317216 · doi:10.1001/jamaoto.2024.4211

Misinformation and Readability of Social Media Content on Pediatric Ankyloglossia and Other Oral Ties

2024· article· en· W4405317216 sur OpenAlexaff
Lindsay Booth, Abdullah Aldaihani, Jacob Davidson, Claire A. Wilson, Claire M. Lawlor, Paul Hong, M. Elise Graham

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityMisinformationSocial mediaMedicineContent analysisFamily medicineMedical educationComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Diagnosis of pediatric ankyloglossia and other oral ties is increasing in part due to social media, leading to more frenotomies and excess medicalization of often normal anatomy. Objective: To assess the accuracy and readability of social media content on pediatric ankyloglossia and other oral ties. Design, Setting, and Participants: In this cross-sectional study, the top 200 posts on an image-based social media platform tagged with #tonguetie, #liptie, or #buccaltie were collected using a de novo account on March 27, 2023. Post metadata and caption and content text were extracted. Main Outcomes and Measures: Misinformation was judged by a 30-point scoring sheet based on clinical practice guidelines and expert consensus that was developed by 3 fellowship-trained pediatric otolaryngologist-head and neck surgeons. Readability was assessed using the Flesch-Kincaid Grade Level, Flesch Reading Ease, and Simple Measure of Gobbledygook scales. Quality was scored using the JAMA Benchmark Criteria. Results: After removing duplicates and irrelevant content, 71 unique posts from 68 unique accounts were included in the analysis. Business and practice accounts made up most of the account types (60 [84.5%]) compared with individual and personal accounts (11 [15.5%]). Most accounts (49 [69.0%]) were run by individuals who self-identified as health care practitioners, and 21 posts (29.6%) originated from accounts of individuals who self-identified as International Board Certified Lactation Consultants (IBCLCs). On average, the content corresponded to a ninth-grade reading level per Flesch-Kincaid Grade Level. Quality of posts as rated by the JAMA Benchmark Criteria corresponded to a median score of 3.0 (IQR, 2.0-4.0). Of the 71 posts, only 8 (11.3%) contained no misinformation. There was a significant difference in misinformation prevalence between accounts run by IBCLCs vs non-IBCLCs, with posts from IBCLCs less likely to contain over 50% misinformation (odds ratio, 0.22; 95% CI, 0.06-0.81), compared with posts from non-IBCLCs. Conclusions and Relevance: This study found a high frequency of misinformation in social media content on ankyloglossia. Most content was generated by self-identified health care practitioners but not physicians. Furthermore, the grade level of the content reviewed was above that recommended for the public. As the public increasingly looks to social media for medical information, health care practitioners should correct medical misinformation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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