Didactic and Content Quality of Basic Life Support Videos on YouTube: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) is vital for improving patient outcomes in medical emergencies. Both laypersons and health care professionals often seek guidance on performing CPR. In today's digital age, many turn to easily accessible platforms such as YouTube for practical skills. Objective: This study evaluates the didactic and content quality of CPR videos on YouTube using comprehensive checklists and investigates the association between the assigned quality scores and type of publisher, view count, and video rankings. Methods: Videos were included based on defined search terms and exclusion criteria. Two emergency physicians rated each video independently using validated checklists concerning content and didactic quality. Linear regression analysis was performed to assess the relationships between video quality scores and view counts, as well as video rankings. Results: Of the 250 videos identified, 74 (29.6%) met the inclusion criteria. On the content checklist, videos scored an average of 56.5% (SD 19.2%), and on the didactic checklist, they scored 66.6% (SD 14.3%); none achieved the maximum score. Videos from official medical institutions scored significantly higher in content quality compared to nonofficial sources (P=.04). Video quality scores were not associated with video rankings or view counts. Conclusions: The study highlights substantial variability in the didactic and content quality of CPR-related videos on YouTube. For medical educators, this underlines the need to curate and recommend reliable online resources or to develop new high-quality content aligned with established checklists. For the general public, the findings caution against relying on popularity metrics as indicators of accuracy and emphasize the importance of guidance from trusted institutions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».