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Enregistrement W4414280961 · doi:10.2196/73855

Quality and Reliability of Transarterial Chemoembolization Videos on TikTok and Bilibili: Cross-Sectional Content Analysis Study

2025· article· en· W4414280961 sur OpenAlexvenueno aff
Gi Chang Song, Zheyu Niu, Cuicui Li, Na Han, Xiaohong Hou

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Quality (philosophy)Content analysisHealth careWork (physics)Information qualitySocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transarterial chemoembolization (TACE) is a widely used treatment for advanced, unresectable hepatocellular carcinoma, often requiring multiple sessions for optimal efficacy. TikTok and Bilibili have gained widespread popularity as easily accessible sources of health information. Objective: This study aims to assess the quality of the information in Chinese short videos on TACE shared on TikTok and Bilibili. Methods: In November 2024, the top 100 TACE-related Chinese-language short videos on TikTok and Bilibili (a total of 200 videos) were assessed and reviewed. Initially, basic information about the videos was recorded and analyzed. Subsequently, Global Quality Score and the DISCERN tool were used to evaluate the information quality and reliability of the videos on both platforms. Finally, multifactorial analysis was used to identify potential factors influencing the quality of the videos. Results: TikTok is more popular than Bilibili, despite its videos being shorter in length (P<.001). The quality of short videos on TACE found on both platforms was of low quality, with average Global Quality Score scores of 2.31 (SD 0.81) on TikTok and 2.48 (SD 0.80) on Bilibili, as well as DISCERN scores of 1.86 (SD 0.40) on TikTok and 2.00 (SD 0.44) on Bilibili. The number of saves (β=.184, P=.008; β=.176, P=.01) and days (β=.214, P=.002; β=.168, P=.01) since publication were identified as closely related variables to video quality and reliability. Furthermore, the duration of the video was closely related to its reliability (β=.213, P=.002). Conclusions: This study indicates that the quality of TACE-related health information in the top 100 short videos on both Bilibili and TikTok platforms is suboptimal. Patients should exercise caution when relying on health-related information from these platforms. Social media companies should establish review teams with basic medical knowledge. It is essential for the platforms to enhance their recommendation algorithms and implement measures for video quality assessment. Health care professionals should be aware of the limitations of these videos and work to improve their quality.

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)0,031
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,363 · 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'admission1
Résumé présentoui

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