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Enregistrement W4409557197 · doi:10.3390/siuj6020027

Is YouTube a Reliable Source of Information for Sacral Neuromodulation in Lower Urinary Tract Dysfunction?

2025· article· en· W4409557197 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Lorger, Victor Yu, Sithum Munasinghe

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSacral nerve stimulationUrinary systemNeuromodulationMedicineUrologyComputer scienceInternal medicineStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: YouTube is an open-access video streaming platform with minimal regulation which has led to a vast library of unregulated medical videos. This study assesses the quality of information, understandability and actionability of videos on YouTube pertaining to sacral neuromodulation (SNM). Methods: The first 50 videos on YouTube after searching “sacral neuromodulation for bladder dysfunction” were reviewed. Thirty-eight of these videos met the inclusion criteria. These videos were reviewed by two Urology Registrars and the videos were scored using two standardised tools. The DISCERN tool assesses quality of information and the Patient Education Materials Assessment Tool for Audiovisual Material (PEMAT-A/V) tool assesses user understandability and accessibility. Results: Forty-two percent of videos were deemed to be poor or very poor, with 58% being fair, good or excellent according to the DISCERN standardised tool. For PEMAT-A/V the average score for understandability was 74% (43–100%) and actionability was 38% (0–100%). We found statistical significance comparing the duration of videos to the DISCERN groups (p = 0.02). We also found significance comparing the understandability of videos using the PEMAT-A/V score to the DISCERN groups (p ≤ 0.05). Conclusions: Forty-two percent of videos on SNM are of poor or very poor quality. The actionability score for consumers to seek out further information is also low at 38%. This raises concerns about the quality of information that is widely available on YouTube and how consumers will use this information when making decisions about their health.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 GPT0,354
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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