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Enregistrement W4406893586 · doi:10.1016/j.rmed.2025.107968

Assessment of online YouTube videos as a source of information and instruction for pulmonary rehabilitation

2025· article· en· W4406893586 sur OpenAlexafffund
Omer Choudhary, Jillian Dhawan, Sahar Sohrabipour, Julie Semenchuk, Tânia Maria Sarmento Silva, Megha Ibrahim Masthan, G.C. Goobie, W. Darlene Reid, Jolene H. Fisher, Christopher J. Ryerson, Dmitry Rozenberg

Notice bibliographique

RevueRespiratory Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteSt. Paul's HospitalToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésMedicinePulmonary rehabilitationOnline videoRehabilitationInternet privacyMultimediaMedical emergencyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Pulmonary rehabilitation (PR) benefits individuals with chronic respiratory conditions beyond COPD; however, the quality of online resources has not been evaluated. The aims of this study were to assess the content, quality, and comprehensibility of YouTube videos that provide PR to individuals with chronic lung diseases other than COPD. METHODS: A search was conducted on YouTube for videos related to PR on non-COPD conditions, with the first 350 videos screened for eligibility (2004-2024). Videos were assessed for content based on predefined scoring matrix derived from PR guidelines, evaluated for their quality using the modified DISCERN tool and Global Quality Scale (GQS), and assessed for their understandability and actionability using the Patient Education Materials and Assessment Tool. Engagement metrics including viewing rate and interaction index were also analyzed. RESULTS: Of the 59 videos included, there was significant heterogeneity in PR content (i.e. aerobic, strength training, flexibility, etc.). 83 % of the videos were published following the onset of COVID-19 pandemic (March 2020), and 85 % of the videos were not directed at specific disease states. Video quality was moderate, with median modified DISCERN and GQS of 3 IQR[3-4] and 3 IQR[2-4] out of 5, respectively. Mean understandability and actionability were above the 70 % threshold. Engagement metrics revealed that median video views were 2857 (IQR[637-10,729]), but engagement was low (1.4 % IQR[1.0-2.7]). CONCLUSION: The study highlights variability in PR content and moderate quality of videos, with reasonable comprehensibility. There is a need for more standardized and disease-specific PR online video resources for non-COPD states.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,434 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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