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Enregistrement W4408184303 · doi:10.2196/66634

Identifying Strategies for Home Management of Ostomy Care: Content Analysis of YouTube

2025· article· en· W4408184303 sur OpenAlexvenueno aff
Marketa Haughey, David M. Neyens, Casey S. Hopkins, Christofer Gonzaga, Melinda K. Harman

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésInclusion (mineral)EnterostomyMedicineSocial mediaHealth careColostomyInclusion and exclusion criteriaNursingPsychologyWorld Wide WebComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The social media platform YouTube is a recognized educational resource for health information, but few studies have explored its value for conveying the lived experience of individuals managing chronic health conditions and end users' interactions with medical device technology. Our study explores self-care strategies and end user needs of people living with a stoma because patient education and engagement in ostomy self-care are essential for avoiding ostomy-related complications. Ostomy surgery creates a stoma (an opening) in the abdomen to alter the route of excreta from digestive and urinary organs into a detachable external pouching system. After hospital discharge, people who have undergone ostomies perform critical self-care tasks including frequent ostomy appliance changes and stomal and peristomal skin maintenance. OBJECTIVE: The purpose of this study was to systematically assess YouTube videos narrated by people who have undergone ostomies about their ostomy self-care in home (nonhospital) settings with a focus on identifying end user needs and different strategies used by people who have undergone ostomies during critical self-care tasks. METHODS: Using predefined search terms and clear inclusion and exclusion criteria, we identified YouTube videos depicting narrators who have undergone ostomies and their ostomy self-care in home settings. Using a consensus coding approach among 3 independent reviewers, all videos were analyzed to collect metadata, data of narrators who have undergone ostomies, and specific content data. RESULTS: There were 65 user-generated YouTube videos that met the inclusion and exclusion criteria. These videos were posted by 28 unique content creators representing a broad range of ages who used a variety of supplies. The common challenges discussed were peristomal skin complications, inadequate appliance adhesion and subsequent leakage, and supplies-related challenges. Narrators who have undergone ostomies discussed various expert tricks and tips to successfully combat these challenges. CONCLUSIONS: This study used a novel approach to gain insights about end user interactions with medical devices while performing ostomy self-care, which are difficult to gain using traditional behavioral techniques. The analysis revealed that people who have undergone ostomies are willing to share their personal experience with ostomy self-care on the web and that these videos are viewed by the public. User-generated videos demonstrated a variety of supplies used, end user needs, and different strategies for performing ostomy self-care. Future research should examine how these findings connect to YouTube ostomy self-care content generated by health care professionals and organizations and to guidelines for ostomy self-care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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