Douyin ve Bilibili’nin Transforaminal Bel İntevertebral Kavlama Cerrahisi İçin Bilgi Kaynağı Olarak Kalite ve Güvenilirliğinin Değerlendirilmesi

Orijinal Araştırma Makalesi

Front. Digit. Health, 10 Kasım 2026

Bölüm: Sağlık İletişimi ve Davranış Değişimi

Cilt 8 – 2026 | https://doi.org/10.3389/fdgth.2026.2012082

• ED

  Erfu Dong 1,2†

• TZ

  Tiantian Zhu 3†

• XZ

  Xiaoyu Zhou 1,2

• WZ

  Wenting Zha 1,2

• WH

  Weimin Huang 1

• LW

  Lei Wang 1

• JW

  Jingming Wang 1‡ *

• 1. Ortopedi Bölümü, PLA 960. Hastanesi, Ji’nan, Çin

• 2. Shandong İlk Tıp Üniversitesi, Ji’nan, Çin

• 3. Kalite Yönetimi Bölümü, PLA 960. Hastanesi, Ji’nan, Çin

Makale Ölçümleri

Görüntülemeler

İndirmeler

Özet

Arka Plan:

Kısa video platformları, hastalar için önemli bir sağlık eğitimi kaynağıdır. Ancak, Çin’deki başlıca kısa video platformlarındaki transforaminal lomber intervertebral füzyon (TLIF) ile ilgili içeriğin kalitesi belirsizliğini korumaktadır. Bu çalışma, Douyin ve Bilibili’deki TLIF ile ilgili videoların bilgi kalitesini karşılaştırmış ve video özellikleri, kalite ile izleyici etkileşimi arasındaki ilişkileri incelemiştir.

Yöntem:

Vidolar, her iki platformdan da ‘TLIF ameliyatı’ ve ‘transforaminal lomber intervertebral füzyon’ kavramlarına karşılık gelen Çince arama terimleri kullanılarak aynı gün içinde elde edilmiştir. Her platformdaki ilk 150 video tarandıktan sonra, çalışmaya 106 video dahil edilmiştir (68’i Douyin’den, 38’i Bilibili’den). İki bağımsız değerlendirici, video kalitesini modifiye edilmiş DISCERN (mDISCERN), Amerikan Tıp Birliği (JAMA) ölçütleri ve Genel Kalite Ölçeği (GQS) kullanarak değerlendirmiştir. Grup farkları ve ilişkiler, parametrik olmayan testler ve Spearman dereceli korelasyon analizi ile analiz edilmiştir.

Sonuç:

Bonferroni düzeltmesinden sonra Douyin videolarının, Bilibili videolarına göre daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahip olduğu, GQS puanlarında ise anlamlı bir fark gözlenmedi. Animasyonlu videolar ve üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları tarafından paylaşılan videolar bazı kalite ölçütlerinde daha yüksek puan aldı. Bilibili alt örnekleminde, mDISCERN puanları düzeltilmemiş analizlerde görüntüleme sayısı (rs = −0,415, P = 0,010) ve toplam etkileşim (rs = −0,363, P = 0,025) ile açıklayıcı nitelikte negatif korelasyon gösterdi. Bu bulgular dikkatli yorumlanmalıdır.

Sonuçlar:

Douyin üzerinde TLIF ile ilgili videolar, birkaç boyutta Bilibili üzerindeki videolardan daha yüksek bilgi kalitesine sahipti; ancak genel görsel kaliteleri karşılaştırılabilir düzeydeydi. Bilibili’de video güvenilirliği ile görüntüleme sayısı arasındaki negatif ilişki, bilgi kalitesi ile popülerlik arasında potansiyel bir uyumsuzluğa işaret ediyor.

1. Giriş

Lumbar dejeneratif hastalıklar, konservatif tedavinin başarısız olması durumunda sıklıkla cerrahi tedavi gerektirir. Transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF), lumbar dejeneratif hastalıkların tedavisinde sık uygulanan girişimlerden biridir (). Hastalar ameliyat öncesinde, cerrahi prosedürü, beklenen iyileşme sürecini ve olası komplikasyonları daha iyi anlamak için sıklıkla hastalık ve cerrahiyle ilgili bilgileri internette aramaktadır (, ). Görsel sunumları ve erişimin kolay olması nedeniyle kısa video platformları, bu tür bilgiler için önemli bir kaynak haline gelmiştir. Ancak kullanıcı kaynaklı sağlık videoları genellikle resmi bir akran değerlendirmesinden geçmez (). İçerik üreticilerinin arka planlarındaki farklar ve algoritmaya dayalı içerik sıralaması da eksik, yanlı veya yanıltıcı sağlık bilgilerine yol açabilir; bu da hastaların hastalık ve tedavi seçenekleri hakkındaki anlayışını etkileyebilir ve klinik karar vermeyi potansiyel olarak etkileyebilir.

Mevcut çalışmalar, omurilik cerrahisiyle ilgili videolardaki sağlık bilgisini değerlendirmiş ve büyük ölçüde uluslararası video paylaşım platformlarına odaklanmıştır. Genel olarak, cerrahi video içeriğinin kalitesi beklenenden düşüktür. Mevcut videolar genellikle cerrahi tekniklere odaklanırken, cerrahi göstergeler, ameliyat sonrası rehabilitasyon ve olası komplikasyonlar dahil hasta odaklı bilgiler sınırlı kalmaktadır (, ). Yüklenen videoların kaynağı, bilgi kalitesini belirleyen önemli bir faktördür. Genel kullanıcıların veya ticari hesapların içerikleriyle karşılaştırıldığında, tıbbi arka plana sahip bireyler tarafından oluşturulan videolar genellikle daha yüksek kaliteli bilgi sunmaktadır (, ). Ancak platform mekanizları, içerik üreticilerinin profilleri ve kullanıcı demografisi arasındaki farklar, bu bulguların Çin’deki kısa video ortamına uygulanabilirliğini sınırlayabilir.

Çin’de çeşitli sağlık durumlarına ilişkin kısa videolar üzerinde yapılan platformlar arası çalışmalar, sağlık bilgilerinin platformlar arasında tutarsız bir tamamlayıcılık ve kaliteye sahip olduğunu göstermektedir. Tıbbi uzmanlar genellikle daha güvenilir ve kapsamlı içerik sunmaktadır. Platforma özgü özellikler, halka yönelik sağlık eğitimi videolarının genel kalitesini etkileyebilir (–). Bugüne kadar, Çin kısa video platformlarındaki TLIF ile ilgili eğitim içeriği belirli bir şekilde değerlendiren sistematik bir çalışma yapılmamıştır. Kamuya açık TLIF ile ilgili videoların hastaların bilgi ihtiyaçlarını yeterince karşılayıp karşılamadığı henüz netleşmemiştir.

Bu nedenle, bu kesitsel içerik analizi, Çin’in iki büyük video platformu Douyin ve Bilibili’deki TLIF ile ilgili eğitim kısa videolarının bilgi kalitesini değerlendirmeyi amaçlamıştır. Üç geçerliliği kanıtlanmış değerlendirme aracı kullanarak, video kalitesi ile platform, video biçimi, içerik üreticisinin arka planı ve etkileşim metrikleri arasındaki ilişkileri daha yakından incelemiştir. Bu çalışma, klinik sağlık eğitimi ve video platformlarındaki sağlık içeriginin düzenlenmesi için pratik bilgiler sağlayabilir.

2 Yöntemler

2.1 Örnek arama, dahil etme ve dışlama kriterleri

Bu kesitsel içerik analizi, iki büyük Çin kısa video platformu Douyin ve Bilibili’den elde edilen TLIF ile ilgili eğitim amaçlı kısa videoları kapsamaktadır.

Kişiselleştirilmiş algoritmik önerilerden kaynaklanabilecek arama yanlılığını en aza indirmek için tüm aramalar gizli modda tarayıcı kullanılarak gerçekleştirildi. Douyin için geçmiş tarama kaydı olmayan yeni bir hesap kullanılırken, Bilibili aramalarında herhangi bir kullanıcı hesabıyla giriş yapılmadı. Her iki platformdaki aramalar, trafiğin videoların sıralamasındaki olası zamanına bağlı değişimlerin etkisini en aza indirmek için 14 Temmuz 2026’da tek bir takvim günü içinde tamamlandı.

Videoların yayınlanma tarihlerine herhangi bir kısıtlama getirilmedi. Başlangıç süzgecinde tüm uygun videolar, yayınlanma tarihinden bağımsız olarak değerlendirildi. Yayınlanmadan bu yana geçen süre bir video özelliği olarak kaydedildi ve sonraki istatistiksel analizlere dahil edildi.

İlgili videoların aramasını genişletmek için her iki platformda da ‘经椎间孔腰椎椎体间融合术’ ve ‘TLIF手术’ olmak üzere iki Çinli arama terimi kullanıldı. İki arama terimiyle elde edilen sonuçlar birleştirildi ve arama sonuçları arasındaki örtüşmeyi azaltmak için tekrarlayan videolar kaldırıldı. Ardından her iki platform için de uygunluk süzgeci amacıyla toplam 150 benzersiz video seçildi.

2.1.1 Dahil etme kriterleri

Videolar, aşağıdaki tüm kriterleri karşıladıkları takdirde dahil edilmeye uygundu. İlk olarak, birincil içerik TLIF ile ilgili sağlık eğitimine odaklanmalıydı. İkinci olarak, hem video hem de ses tamamen oynatılabilir olmalı ve video açıklamaları ile sabitlenmiş yorumlar dahil olmak üzere eşlik eden metinsel bilgiler erişilebilir olmalıydı. Üçüncü olarak, videolar genel halk için ilgili hastalıklar ve cerrahi müdahalelere dair nesnel ve standartlaştırılmış tıbbi bilgiler sağlamalıydı.

2.1.2 Dışlama kriterleri

videoları, aşağıdaki kriterlerden herhangi birini karşılayanlar dahil edilmedi. İlk olarak, orijinal olmayan, yeniden paylaşılan veya önemli ölçüde yeniden düzenlenen videolar elendi. İkinci olarak, yalnızca ameliyat içi görüntülerden oluşup profesyonel sözlü veya yazılı açıklamalar içermeyen videolar dahil edilmedi. Üçüncü olarak, tıbbi cihazlar veya özel tıbbi kurumlar için ticari tanıtım videoları ile TLIF ile ilgisi olmayan videolar elendi. Son olarak, yalnızca hastaların kişisel ameliyat sonrası deneyimlerinden oluşup nesnel ve profesyonel sağlık bilgisi içeriği barındırmayan videolar dahil edilmedi. Yalnızca ameliyat sonrası rehabilitasyona odaklanan ve doğrudan TLIF girişimini işlemeyen videolar, bu çalışmanın ameliyat girişimiyle ilgili eğitim içeriğine odaklanması, yalnız başına rehabilitasyon rehberliğine değil, bu nedenle elendi.

Temel bilgilerin çıkarılması ve üç boyutlu sınıflandırmaya tabi tutulması için uygun tüm videolar platform, video türü ve üretici türü temel alınarak değerlendirildi. Videolar animasyon, canlı çekim açıklamaları ve ameliyat sırasında çekilmiş görüntüler olmak üzere üç türe ayrıldı. Üretici türüne göre video yapımcıları üç gruba ayrıldı: üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, genel pratisyen hekimler ve kendi kendine medya üreticileri. Üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, sahiplerinin ortopedi veya omur cerrahı olduğunu ve üçüncü derece hastane ile bağlantılı olduklarını belirten doğrulanmış hesaplar olarak tanımlandı. Genel pratisyen hekimler, omur cerrahiliğinde kamuya açık şekilde belgelenmiş alt uzmanlık yeterliliği veya klinik deneyimi olmayan doğrulanmış hekimler olarak tanımlandı. Kendi kendine medya üreticileri, sahiplerinin profesyonel kimliğinin veya hastane bağlantısının kamuya açık bilgilerden doğrulanamadığı hesaplar olarak tanımlandı. Sınıflandırma, kamuya açık profesyonel bilgiler ve hesap doğrulama durumu temel alındı ve her hesap bu kriterlere göre tek bir kategoriye atandı. Üreticiler kamuya açık profesyonel ve hesap doğrulama bilgilerine göre sınıflandırıldı. Kamuya açık bilgilerden omur cerrahı veya genel pratisyen hekim olarak tanımlanabilen hesaplar ilgili kategorilere atandı. Profesyonel kimliği kamuya açık bilgilerden doğrulanamayan hesaplar kendi kendine medya üreticileri olarak sınıflandırıldı.

Platforma özgü etkileşim metrikleri açısından: Beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımlar hem Douyin hem de Bilibili’de halka açık durumdaydı ve dahil edilen tüm videolar için toplandı. İzlenme ve coin (coin) sayıları yalnızca Bilibili videoları için erişilebilir olduğundan, yalnızca Bilibili alt örneğinin korelasyon analizlerine dahil edildi. Toplam etkileşim, beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımların toplamı olarak tanımlandı. Etkileşim yoğunluğu, toplam etkileşimin video süresinin saniye cinsinden değerine bölünmesiyle hesaplandı. Her iki metrik de platformlardan doğrudan elde edilen değil, yazarlar tarafından hesaplanan metriklerdi.

Günlük etkileşim, dahil edilen videoların yayınlanma yaşının önemli ölçüde farklılaşması ve kümülatif etkileşimin zaman içinde düzgün şekilde artmayabileceği gerekçesiyle kullanılmadı. Yakında yüklenen videolar, platformda kısa süreli maruz kalma artışları yaşayabilir ve bu da orantısız yüksek günlük etkileşim tahminlerine yol açabilir. Bu nedenle etkileşim yoğunluğu, kümülatif etkileşimin süre düzeltmeli bir betimleyici ölçüsü olarak korundu. Ancak video maruz kalmasını, yayınlanmadan bu yana geçen süreyi veya platform öneri mekanizmalarını hesaba katmaz ve doğrudan bir etkileşim oranı olarak yorumlanmamalıdır. Tam video arama ve eleme süreci Şekil 1’de sunulmaktadır.

Şekil 1

2.2 Video kalitesi değerlendirme araçları

Üç geçerliliği kanıtlanmış değerlendirme aracı—düzeltilmiş DISCERN (mDISCERN) ölçeği, Amerikan Tıp Birliği Dergisi (JAMA) referans değerleri ve Genel Kalite Ölçeği (GQS)—dahil edilen kısa videoların bilgi kalitesini bağımsız ve nicel olarak değerlendirmek için kullanıldı. Değerlendirme; görsel içerik, sesli anlatım, metinsel açıklamalar ve sabitlenmiş yorumlar dahil olmak üzere birden fazla video bileşeni aracılığıyla sunulan tüm tıbbi bilgiyi göz önünde bulundurdu.

mDISCERN ölçeği beş maddeden oluşur ve ikili puanlama sistemi kullanır; her karşılanan kriter için 1 puan, aksi halde 0 puan verilir ve toplam puan 0 ile 5 arasında değişir. Temel olarak sağlık bilgilerinin güvenilirliğini ve dengeliğini değerlendirir. JAMA kriterleri dört boyutu inceler: yazarlık, atıf, güncellik ve açıklama. Her boyutta kriter karşılandığında 1, aksi halde 0 puan verilir ve toplam puan 0 ile 4 arasında değişir. GQS ise 1 ile 5 arasında değişen 5 puanlı Likert tipi bir ölçek olup, videolarda sunulan bilgilerin genel kalitesini, düzenini, anlaşılırlığını ve kullanılabilirliğini değerlendirir. mDISCERN ölçeği, JAMA kriterleri ve GQS için tüm maddelerin açıklamaları ve uygulama temelli puanlama tanımları Ek Yöntemlerde sunulmuştur.

Resmi değerlendirmeden önce, iki değerlendirici üç değerlendirme aracını kullanarak standart eğitim ve kalibrasyon sürecinden geçti. İki değerlendirici, benzersiz ardışık kimlik numaralarıyla tanımlanan kayıtlar kullanılarak videoları bağımsız biçimde değerlendirdi. Değerlendirme sürecinde platform kaynağı (Douyin veya Bilibili) hakkında kör kaldılar ve birbirlerinin puanları hakkında kör kaldılar. Değerlendiriciler arası güvenilirlik, iki yönlü karmaşık etkili model, mutlak uyum tanımı ve tek puanlama birimi esas alınarak sınıflar arası korelasyon katsayısı (ICC) ile değerlendirildi. ICC değerleri mDISCERN için 0,82, JAMA kriterleri için 0,78 ve GQS için 0,85 olarak bulundu. Ulaşılan görüş ayrılıkları durumunda, omurilik cerrah alanında uzman üçüncü bir değerlendirici ilgili maddeleri bağımsız biçimde inceledi. Son puanlar, üç değerlendirici arasındaki görüşme ve uzlaşı ile belirlendi.

2.3 İstatistiksel analiz

Tüm istatistiksel analizler IBM SPSS Statistics 27.0 sürümü kullanılarak gerçekleştirildi. Sürekli değişkenlerin normal dağılımı Shapiro–Wilk testi ile değerlendirildi. Video süresi, yayınlanmadan geçen süre, kalite puanları ve platforma özgü etkileşim metrikleri dahil tüm sürekli değişkenler normal dağılmadığı için sürekli veriler medyan ve çeyrekler arası açıklıklar (ÇAA) olarak özetlendi. İki bağımsız grubun karşılaştırılması için Mann–Whitney U testi, çoklu gruplar arasındaki farkların değerlendirilmesi için ise Kruskal–Wallis H testi kullanıldı. Kruskal–Wallis H testini takiben yapılan çift yönlü karşılaştırmalarda aile düzeyinde tip I hata oranını kontrol etmek için Bonferroni düzeltmesi uygulandı. Sayısal veriler sıklıklar olarak sunuldu.

Spearman rank korelasyon analizi Tablo 2 ve Tablo 3 için ayrı ayrı yapıldı. Tablo 2 için her iki platformdan alınan 106 video analiz edildi. Değişkenler arasında yayınlanmadan geçen süre, video süresi, toplam etkileşim hacmi, etkileşim yoğunluğu, mDISCERN skoru, JAMA skoru ve GQS skoru yer aldı. Bu analiz, temel video özellikleri ile üç kalite puanı arasındaki korelasyonların yanı üç değerlendirme skorundaki birbirleriyle korelasyonları inceledi.

Tablo 3 için Bilibili alt örneği ayrı olarak analiz edildi. İki Bilibili özgü etkileşim metriği olan görüntüleme sayısı ve coin sayısı ayrıca dahil edildi. Bu analiz, bu platforma özgü etkileşim metriklerinin temel video özellikleri ve üç kalite puanıyla korelasyonlarını inceledi.

Tüm istatistiksel testler iki yönlüydü. İstatistiksel anlamlılık α = 0.05 olarak belirlendi. Bonferroni düzeltmesinden sonra P değeri < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi.

3 Bulgular

3.1 Dahil edilen videoların temel özellikleri

Transforaminal lomber intervertebral füzyon (TLIF) ile ilgili toplam 106 uygun kısa video nihai analize dahil edildi. Dahil edilen videoların üç kategorik değişken—platform, video türü ve üretici türü—boyunca dağılımı sunmak için pasta grafikleri kullanıldı.

3.1.1 Platform dağılımı

Dahil edilen 106 videonun 68’i (64,2%) Douyin’den, geri kalan 38’i (35,8%) ise Bilibili’den gelmekteydi.

3.1.2 Video türü dağılımı

Videolar başlangıçta dört kategoriye ayrıldı: animasyon, canlı çekim açıklamaları, ameliyat sırasında çekilmiş görüntüler ve hastanin paylaşımları. Ancak tarama sonucunda hastanin paylaşımlarını içeren hiçbir video dahil edilme kriterlerini karşılamadı. Bu nedenle, sonraki istatistiksel analizde yalnızca üç video türü dâhil edildi. Dahil edilen 106 videonun 43’ü (40,6%) animasyon, 49’u (46,2%) canlı çekim açıklaması ve 14’ü (13,2%) ameliyat sırasında çekilmiş görüntülerdi. Canlı çekim açıklamaları, dahil edilen videolar içinde en büyük oranı oluşturmaktaydı.

3.1.3 İçerik üretici türü dağılımı

Videolar başlangıçta beş içerik üreticisi kategorisine göre değerlendirildi: üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, genel pratisyen hekimler, kendi medyasını üreten içerik üreticileri, rehabilitasyon uygulayıcıları ticari hesaplar. Uygunluk taraması sırasında, içerik üreticilerinin çoğunluğu cerrahi aletleri veya ilgili ürünleri tanıtarak veya satarak öne çıkan ticari hesaplardan gelen videolar, TLIF’e dair eğitim bilgisi sunmak yerine çıkarıldı. Rehabilitasyon uygulayıcılarından gelen videolar, ameliyat öncesi TLIF müdahalesi hakkında eğitim vermek yerine çoğunlukla ameliyat sonrası rehabilitasyona ve fonksiyonel iyileşmeye odaklanıyorsa elendi. Hastaların günlük hayatlarını veya tedavi deneyimlerini belgeleyen kişisel videolar da TLIF hakkında öznel eğitim içeriği içermiyorsa dahil edilmedi. Buna göre nihai örnekte yalnızca üç içerik üreticisi kategorisi yer aldı. Dahil edilen 106 videonun 50’si (%47,2) üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, 12’si (%11,3) genel pratisyen hekimler ve 44’ü (%41,5) kendi medyasını üreten içerik üreticileri tarafından paylaşıldı. İçerik üreticisi türlerinin dağılımı platformlar arasında belirgin biçimde farklıydı. Bilibili’den gelen tüm 38 video, önceden belirlenmiş sınıflandırma kriterlerine göre kendi medyasını üreten içerik üreticilerinin içeriği olarak sınıflandırıldı; buna karşılık Douyin örneğinde üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, genel pratisyen hekimler ve kendi medyasını üreten içerik üreticilerinden gelen videolar yer aldı. Dahil edilen videoların kategorik dağılımı Şekil 2’de özetlenmiştir. İçerik üreticisi türlerinin ve videoların Douyin ve Bilibili’deki dağılımı sırasıyla Ek Tablolar S2 ve S3’te sunulmaktadır.

Şekil 2

3.2 İki platform arasındaki sürekli göstergeler ve ölçek puanlarının karşılaştırılması

Douyin ve Bilibili kaynaklı videolar arasında yayın tarihinden bu yana geçen süre, video süresi, etkileşim metrikleri ve üç kalite skoru (mDISCERN, JAMA ve GQS) karşılaştırmak için Mann–Whitney U testi kullanıldı. Beğeniler, favoriler, yorumlar, paylaşımlar, toplam etkileşim ve etkileşim yoğunluğu her iki platformdan alınan videolar için değerlendirildi. Görüntülenme ve coin sayıları yalnızca Bilibili için mevcut olduğundan, bu değişkenler Bilibili alt örneğinde ayrı ayrı analiz edildi. Her değişken için medyan, çeyrekler arası açıklık (ÇA), orijinal P değerleri ve Bonferroni düzeltmeli P değerleri Tablo 1’de sunulmuştur. Aksi belirtilmedikçe, bu alt bölümde gruplar arası karşılaştırmalar için bildirilen tüm P değerleri Bonferroni düzeltmeli P değerleridir İlgili değişkenlerin dağılımları arasındaki farkları görselleştirmek için kutu grafikleri kullanıldı.

Tablo 1

Douyin ve Bilibili arasındaki tLIF ile ilgili eğitim videolarının temel özelliklerinin, etkileşim ölçülerinin ve kalite puanlarının karşılaştırılması.

Sürekli veriler medyan (çeyrekler arası açıklık, IQR) olarak sunulmuştur. Platformlar arası karşılaştırmalar için Mann–Whitney U testi kullanılmış, çoklu karşılaştırmaları düzeltmek için ise Bonferroni yöntemi uygulanmıştır. Düzeltilmiş P-değeri < 0,05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir. Beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımlar hem Douyin hem de Bilibili’deki videolardan toplanmıştır. Toplam etkileşim, beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımların toplamı olarak hesaplanmış; etkileşim yoğunluğu ise toplam etkileşimin video süresinin saniye cinsinden değerine bölünmesiyle hesaplanmıştır. Her iki türetilmiş metrik de yazarlar tarafından hesaplanmıştır. Görüntülenme ve coin (coin) sayıları yalnızca Bilibili için mevcuttu ve platformlar arası karşılaştırmaya dahil edilmemiştir. mDISCERN: modifiye DISCERN ölçeği; JAMA: Amerikan Tıp Birliği Dergisi (Journal of the American Medical Association) kriterleri; GQS: Küresel Kalite Puanı; TLIF: transforaminal lomber intervertebral füzyon.

*; istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyonu belirtir (P < 0,05).

Yayınlanma tarihinden bu yana geçen sürede iki platform arasında anlamlı bir fark gözlemlenmemiştir (düzeltilmiş P = 0,825). Buna karşılık, Bilibili videolarının Douyin videolarına göre belirgin şekilde daha uzun olduğu bulunmuştur (düzeltilmiş P = 0,002). Etkileşim metrikleri açısından Douyin videoları beğeniler, yorumlar, toplam etkileşim hacmi, paylaşımlar ve etkileşim yoğunluğu açısından daha yüksek medyan değerlerine sahipti. Bu farkların tümü Bonferroni düzeltmesinden sonra istatistiksel olarak anlamlı kalmıştır (tüm düzeltilmiş P < 0,05).

Kalite puanları açısından Douyin videoları, Bilibili videolarına göre belirgin şekilde daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahipti (her iki düzeltilmiş P = 0,002). Bununla birlikte, iki platform arasında GQS puanları açısından anlamlı bir fark gözlemlenmemiştir (düzeltilmiş P = 0,585). İki platform arasındaki kalite değerlendirme puanlarının dağılımı Şekil 3’te görselleştirilmiştir.

Şekil 3

3.3 Farklı video tipleri ve içerik üretici tipleri arasında ölçek puanlarının karşılaştırılması

Kruskal–Wallis H testi, üç kalite puanı arasındaki farkların farklı video türleri ve içerik üretici türleri açısından değerlendirilmesi için kullanıldı. Genel düzeyde anlamlı fark gösteren değişkenler için, post hoc çiftli karşılaştırmalar Dunn testi ve Bonferroni düzeltmesi ile gerçekleştirildi. Detaylı nicel bulgular Ek Tablo S1’de sunulmuştur. Farklı video ve içerik üretici türleri boyunca puan dağılımlarını görselleştirmek için katmanlı kutu grafikleri kullanıldı.

3.3.1 Video türüne göre katmanlı karşılaştırma

mDISCERN ve GQS puanlarında video türleri arasında genel düzeyde anlamlı farklar gözlemlendi. Buna karşılık, JAMA puanlarındaki genel fark istatistiksel olarak anlamlı değildi (P = 0,156); bu nedenle JAMA puanları için post hoc çiftli karşılaştırmalar gerçekleştirilmedi. Post hoc analizi, animasyon videolarının, canlı çekim açıklamalı videolara göre anlamlı derecede yüksek mDISCERN ve GQS puanlarına sahip olduğunu gösterdi. mDISCERN puanları için ameliyathane cerrahi görüntü videoları da canlı çekim açıklamalı videolardan anlamlı derecede farklıydı. Ancak ameliyathane cerrahi görüntü videoları ile diğer iki video türü arasında GQS puanlarında anlamlı bir fark gözlemlenmedi.

3.3.2 İçerik üretici türüne göre katmanlı karşılaştırma

Üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları, genel pratisyen hekimler ve kendi medyasını kullanan içerik üreticileri tarafından paylaşılan videolar arasında mDISCERN, JAMA ve GQS puanlarında genel düzeyde anlamlı farklar gözlemlendi. Çikli karşılaştırmalarda, üçünc derece hastanelerden omur cerrahları tarafından paylaşılan videolar, kendi medyasını kullanan içerik üreticileri tarafından paylaşılanlara göre anlamlı derecede yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahipti. Genel pratisyen hekimlerin videoları da kendi medyasını kullanan içerik üreticileri tarafından paylaşılanlara göre anlamlı derecede yüksek JAMA puanlarına sahipti. GQS puanları için yalnızca üçünc derece hastanelerden omur cerrahları ile genel pratisyen hekimler tarafından paylaşılan videolar arasında anlamlı bir fark gözlemlendi. Diğer çiftli karşılaştırmalarda anlamlı bir fark bulunmadı.

3.4 Spearman dereceli korelasyon analizi

Bu çalışmada iki korelasyon matrisi oluşturuldu. Tüm örneklem ve Bilibili alt örneklemine ait korelasyon sonuçları sırasıyla 2 ve 3 tablolarında sunuldu.

2 tablo

Dahil edilen tüm TLIF videolarının (n = 106) Spearman dereceli korelasyon matrisi.

Hücrelerdeki değerler Spearman korelasyon katsayısı rs’yi, parantez içinde karşılık gelen P-değerlerini gösterir. Spearman dereceli korelasyon testi uygulandı. mDISCERN: değiştirilmiş DISCERN ölçeği; JAMA: Amerikan Tıp Birliği Dergisi referans kriterleri; GQS: Küresel Kalite Skoru. Yayınlandıktan sonraki gün: videonun yayınlanmasından veri toplama tarihine kadar geçen gün; Video süresi: videonun toplam uzunluğu; Toplam etkileşim: beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımların toplamı; etkileşim yoğunluğu: toplam etkileşimin video süresinin saniye cinsinden değerine bölünmesiyle hesaplanan değer. Her iki ölçüt de yazarlar tarafından Douyin ve Bilibili’den toplanan etkileşim sayılarından hesaplandı. 0.05’ten küçük bir P-değeri istatistiksel açıdan anlamlı korelasyonu gösterdi.

3 tablo

Bilibili alt örneğinin Spearman dereceli korelasyon matrisi (n = 38).

Görüntülenme ve coin sayıları platforma özgü metrikler olup yalnızca Bilibili’de mevcut olduğundan, yalnızca Bilibili alt örneğinde analiz edilmiştir. Toplam etkileşim, beğeniler, favoriler, yorumlar ve paylaşımların toplamı olarak hesaplanmıştır. Etkileşim yoğunluğu, toplam etkileşimin video süresinin saniye cinsinden değerine bölünmesiyle hesaplanmıştır. Hücrelerdeki değerler Spearman korelasyon katsayılarını (rs) temsil eder; karşılık gelen P değerleri parantez içinde gösterilmiştir. Görüntlenme sayıları videonun toplam görüntülenme sayısını, coin sayıları ise izleyiciler tarafından gönderilen coin sayısını temsil eder. Tablo 3’teki korelasyonlar düzeltilmemiştir ve küçük örneklem boyutu ile yapılan çoklu karşılaştırmalar göz önüne alındığında keşif bulguları olarak yorumlanmalıdır. Tüm istatistiksel yöntemler, kısaltmalar ve anlamlılık kriterleri Tablo 2 ile tutarlıdır.

3.4.1 Birleştirilmiş tam örneklem analizi (106 video)

mDISCERN ile JAMA puanları arasında ve mDISCERN ile GQS puanları arasında orta düzeyde pozitif korelasyon gözlemlenmiştir (sırasıyla rs = 0,437 ve 0,411; her ikisi de P < 0,001). JAMA ve GQS puanları arasında anlamlı bir korelasyon gözlemlenmemiştir (rs = 0,047, P = 0,633). Video süresi, GQS puanlarıyla güçlü pozitif korelasyon gösterirken, yayın tarihinden bu yana geçen süre hem mDISCERN hem de GQS puanlarıyla anlamlı biçimde negatif korelasyon göstermiştir. Toplam etkileşim hacmi yalnızca JAMA puanlarıyla zayım pozitif korelasyon gösterirken, etkileşim yoğunluğu üç kalite puanının hepsiyle zayım pozitif korelasyon göstermiştir.

3.4.2 Bilibili alt örneği analizi (38 video)

Bireysel Douyin videoları için görüntülenme ve coin (coin) sayıların kamuya açık olmaması nedeniyle, bu iki platforma özgü etkileşim metriği yalnızca Bilibili alt örneğinin korelasyon analizine dahil edildi. Hem görüntlenme hem de coin sayıları toplam etkileşim hacmiyle güçlü pozitif korelasyon gösterdi. Dikkat çekecek şekilde, mDISCERN puanları görüntlenme sayıları (rs = −0.415, P = 0.010) ve toplam etkileşim (rs = −0.363, P = 0.025) ile düzeltme yapılmamış Spearman korelasyon analizlerinde anlamlı şekilde negatif korelasyon gösterdi. Her iki ilişki de çoklu karşılaştırmalar için düzeltme öncesinde nominal düzeyde anlamlıydı ve keşif amaçlı bulular olarak yorumlanmalıdır. Video süresi ile GQS puanları arasındaki güçlü pozitif korelasyon, tam örnekteki bulularla tutarlı kalmıştır. Buna ek olarak, Bilibili alt örneğinde JAMA puanları ne mDISCERN ne de GQS puanlarıyla anlamlı şekilde korelasyon göstermedi.

4 Tartışma

Bu çalışma, Çin dil ortamında TLIF ile ilgili kısa videoları sistematik olarak değerlendirmiş; önceki omurga ilgili video araştırmalarında çoğunlukla YouTube’a odaklanılması nedeniyle Çin platformlarından sınırlı kanıt bulunması boşluğunu doldurmuştur. TLIF ile ilgili YouTube videolarına yönelik önceki çalışmalar mDISCERN, JAMA ve GQS kullanmış ve genel olarak sınırlı bilgi kalitesi raporlamıştır; üretici kaynaklarına göre farklılıklar gözlemlenmiştir (). Son yıllarda Douyin ve Bilibili gibi Çin kısa-video platformları, halk için önemli bir sağlık bilgisi kaynağı haline gelmiştir.

Sonuçlarımız, Douyin videolarının Bilibili videolarına göre daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahip olduğunu, ancak GQS puanlarında iki platform arasında anlamlı bir fark gözlemlenmediğini göstermiştir. Bu bulgular, platformlar arasında bilgi güvenilirliği ve kaynak şeffaflığı açısından farklar olsa da, genel eğitim kalitesi açısından böyle bir fark olmadığını öne sürmektedir. Douyin ile Bilibili arasındaki gözlemlenen bilgi kalitesi farkları, platformlar arasındaki içerik üreticileri bileşimindeki belirgin farklar ışığında yorumlanmalıdır. Özellikle, tüm Bilibili videoları önceden belirlenmiş sınıflandırma kriterlerimize göre kendi kendine medya içerik üreticileri olarak sınıflandırılırken, Douyin örneği hem tanımlanabilir tıp profesyonellerini hem de kendi kendine medya üreticilerini içermektedir. Dolayısıyla, gözlemlenen platform düzeyindeki farklar kısmen içerik üreticileri bileşimindeki farkları yansıtıyor olabilir; yalnızca platform özelliklerini değil. Ancak, platform ve içerik üreticisi türünün katkıları bu örnekte güvenilir bir şekilde ayrıştırılamamıştır.

Aynı zamanda JAMA ölçüt puanlarının dar bir dağılımını gözlemledik (ortanca 2, IQR 2–2). İnceleyicinin belirttiği gibi, TLIF’a özgü anahtar kelimelerle elde edilen videolar doğasıyla konuyla ilgiliydi ve bu da kısa video veri setinde ulaşılabilecek JAMA puanlarının range’ini kısıtlamış olabilir.

Douyin videolarının daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanları almasına rağmen, GQS puanlarının iki platform arasında anlamlı düzeyde farklılaşmadığı gözlemlenmektedir. Bu tutarsızlık, bilgi güvenilirliği ve biçimsel şeffaflığın her zaman daha yüksek genel eğitim kalibine dönüştüğü anlamına gelmeyebileceğini işaret edebilir (–). Douyindaki daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanları, kaynak ve yazar bilgisinin sunumu ya da platformlar arasında tıbbi hesapların doğrulama ve içerik denetimi uygulamaları arasındaki farklardan kısmen kaynaklanıyor olabilir; ancak bu yorum spekülatif kalmaya devam etmektedir. Buna karşılık, Bilibili’deki daha uzun videolar, karmaşık ameliyat etrafı kavramların detaylı biçimde açıklanması için daha fazla fırsat sunmuş olabilir ve bu da karşılaştırılabilir GQS puanlarına katkıda bulunmuş olabilir. Ancak video süresinin tek başına daha iyi eğitim kalibini garanti ettiği söylenemez. Genel olarak bu bulgular, çok boyutlu değerlendirmenin önemini ortaya koymaktadır; biçimsel bilgi kalitesi göstergeleri, sağlık ilişkisi kısa videoların hasta eğitimi açısından genel eğitim kalibini veya olası yararlılığını tam olarak yansıtmayabilir (, ).

Çeşitli tıbbi konularda Çin kısa videolarına ilişkin önceki çalışmalar da tutarsız platform kaynaklı farklar bildirmiştir. Örneğin, üremi ile ilgili kısa videoları inceleyen bir çalışma, iki platform arasında genel olarak benzer bir kalite bulunduğunu, ancak bazı kalite ölçülerinde farklar gözlemlendiğini bildirmiştir (). Kalça gelişimsel displazi videolarını inceleyen başka bir çalışma ise Bilibili’deki genel kalitin Douyin’e göre biraz daha yüksek olduğunu bildirmiştir (). Bu bulgular, platformlar arası video kalitesi farklarının platform özellikleri, içerik üretici bileşimi ve içerik türü dahil olmak üzere birden fazla faktörü yansıtabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada da içerik üretici tipleri ve video tiplerinin dağılımı iki platform arasında farklıydı. Dolayısıyla gözlemlenen bilgi kalitesi farkları, yalnızca platforma özgü etkilerden çok, örneklenen videoların bileşimindeki farkları da kısmen yansıtıyor olabilir. Video süresi ve yayınlanma tarihinden bu yana geçen süre de ilgili faktörler olabilir. Bu faktörler bu çalışmada birlikte düzeltilmediğinden, platform tipinin gözlemlenen farklara ait bağımsız katkısı belirsiz kalmaktadır.

Bununla birlikte, çeşitli hastalıklar ve cerrahi konular hakkında kısa videolara ilişkin önceki platformlararası çalışmalar tutarlı sonuçlara varmamıştır. Bazı çalışmalar, TikTok videolarının belirli ölçülerde Bilibili videolarına göre daha yüksek kalite veya güvenilirlik puanına sahip olduğunu bildirirken, diğerleri iki platform arasında anlamlı fark olmadığını bulmuştur (, ). Bu tutarsızlıklar çalışma konularını, içerik üretici bileşimini ve platform özelliklerini yansıtıyor olabilir. Bu arada, kısa video platformlarındaki arama sonuçları sıralama algoritmaları ve kişiselleştirilmiş önerilerden etkilenmiş olabilir. Dolayısıyla varsayılan arama sonuçlarına dayalı örnekleme, seçim yanlılığı getirebilir (). Bu nedenle örneğimiz, kullanıcı aramaları sırasında kolayca erişilebilen TLIF ile ilgili eğitim içeriğini betimlemek için, bu platformlarda bulunan tüm TLIF ile ilgili videoları temsil etmekten çok daha uygundur.

Katmanlı analiz, animasyon videolarının, canlı çekim açıklamalı videolara kıyasla anlamlı derecede yüksek mDISCERN ve GQS puanlarına sahip olduğunu gösterdi. Bu bulgu, kısa videolarla ilgili önceki çalışmalarla – Hirschsprung hastalığı ve v-NOTES cerrahisi konularında animasyon videolarının bazı kalite veya eğitim ölçütlerindeki performansının daha iyi olduğu bildiriliyordu – genel olarak uyumludur. Ancak bu fark, tüm hastalık konularında gözlemlenmemiştir. Bazı çalışmalar, animasyonlu ve animasyonlu olmayan videolar arasındaki kalite puanlarında anlamlı bir fark bulmamıştır. Cerrahi eğitim içeriği için animasyon, karmaşık anatomik ilişkileri ve cerrahi adımları basitleştirilmiş ve yapılandırılmış bir biçimde sunabilir. Buna karşılık, cerrahi görüntüler gerçek anatomik yapıları ve ameliyat prosedürlerini vurgular ve bu da tıbbi eğitimi olmayan hastalar için daha zor anlaşılabilir olabilir.

Sonuçlarımız, üçüncü derece hastanelerden omur cerrahlarının paylaştığı videoların, kendi kendine medya üreticilerinin paylaştığı videolara göre daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahip olduğunu gösterdi. Genel hekimlerin videoları da kendi kendine medya üreticilerinin videolarına göre daha yüksek JAMA puanlarına sahipti. Üçüncü derece hastanelerden omur cerrahları ile genel heimler arasındaki anlamlı fark yalnızca GQS puanlarında gözlemlendi. Bu bulgular, kısır omur stenozu ve skolyoz konusundaki kısa videolar üzerine yapılan önceki çalışmalarla genel olarak uyumludur; bu çalışmalar, profesyonel klinik arka plana sahip üreticilerin bilgi güvenilirliği ve kalitesini ölçen bazı ölçütlerde daha iyi performans gösteren videolar üretme eğiliminde olduğunu bildirmiştir. Bununla birlikte, diğer çalışmalar üretici kimliğinin bireysel videoların kalitesini tamamen belirlemediğini göstermiştir. Örneğin, üremi ile ilgili kısa videolar üzerine yapılan bir çalışma, kendi kendine medya videolarının hekimlerce üretilmiş videolara göre daha yüksek GQS puanlarına sahip olduğunu, ancak farklı üretici türleri arasında mDISCERN puanlarında anlamlı bir fark gözlemlenmediğini ortaya koymuştur. Bu bulgular, profesyonel arka planın video bilgi kalitesi ile ilişkili olabileceğini, ancak bireysel video kalitesini yargılamada tek başına belirleyici kriter olarak kabul edilemeyeceğini göstermektedir. Hatta uzmanlar tarafından üretilmiş eğitim videoları bile eksik bilgi veya sunum yanlılığı içerebilir. Önemlisi, kendi kendine medya üreticileri örneklemimizdeki videoların %41,5’ini oluşturuyor ve bu da TLIF ile ilgili eğitim içeriğinin önemli bir bileşenini temsil ediyor. Tıp profesyonellerinin ötesinde, tıp dışı üreticiler de kullanıcıların karşılaşabileceği önemli bir bilgi kaynağını oluşturuyor.

DNumunenin tamamı üzerinde Spearman sıralı korelasyon analizi, mDISCERN ile hem JAMA hem de GQS puanları arasında orta düzeyde pozitif korelasyonlar gösterdi; bu da üç değerlendirme aracının bilgi kalitesini değerlendirirken ortak boyutları paylaştığını, ancak farklı yönleri vurguladığını ortaya koyuyor. mDISCERN öncelikle bilgi güvenilirliğini, JAMA kaynak atfını, yazarlığı ve açıklamayı, GQS ise sunulan bilginin genel kalitesini ve kullanılabilirliğini vurguluyor. Video süresi ile GQS puanları arasında, önceki Çin kısa video çalışmalarının bulguları ile tutarlı biçimde güçlü bir pozitif korelasyon gözlemdi. Bel omurili darlığı ile ilişkili videoları inceleyen bir çalışma, video süresi ile GQS, mDISCERN ve JAMA puanları arasında pozitif korelasyonlar bildirdi ve en güçlü korelasyon GQS için gözlemdi (r = 0.423) (). Benzer şekilde, beyin-damar hastalıkları üzerine eğitim videolarını inceleyen bir çalışma, video süresi ile GQS puanları arasında güçlü bir pozitif korelasyon raporladı (r = 0.495) (). Daha uzun videolar bilgi sunumu için daha fazla alan sağlayabileceğinden, hastalıkla ilgili bilginin daha kapsamlı biçimde aktarılmasını kolaylaştırabiliyor.

Bilibili alt örnekleminde mDISCERN puanları görüntülenme sayısıyla (rs = −0,415, P = 0,010) ve toplam etkileşimle (rs = −0,363, P = 0,025) negatif korelasyon göstermiştir. Bu bulgular keşif niteliğindedir ve yüksek kaliteli videoların daha az ilgi görmesi gerektiğini kanıtlamaz. Benzer bulgular önceki platformlar arası kısa video çalışmalarında da bildirilmiştir. Örneğin, kilo yönetimiyle ilgili kısa videoları inceleyen bir çalışma, beğeniler, yorumlar, paylaşımlar ve favoriler dahil etkileşim метрикleriyle video kalite puanları arasında negatif korelasyonlar rapor etmiştir. Kalça displazisi videolarını inceleyen başka bir çalışma da görüntülenme sayıları ile diğer etkileşim metrikleri ve video kalitesi arasında negatif korelasyonlar bildirmiştir. Bu bulgular, yayılma popülerliğinin her zaman bilgi kaliteyle eşleşmediğini ve yüksek trafiğin yüksek kaliteli bilgiyle aynı sayılmaması gerektiğini göstermektedir. Ancak bu ilişkilerin altında yatan mekanizmalar belirsizdir. Gözlemlenen ilişkiler yayın tarihinden sonra geçen süre, video süresi ve çoklu test etkileriyle etkilenmiş olabilir. Küçük örneklem boyutu nedeniyle, bu bulgular dikkatli yorumlanmalıdır. Bu ilişkilerin sürüp sürmediğini belirlemek için daha büyük örneklemli çalışmalar ve olası karıştırıcı faktörler için uygun düzeltmeler gereklidir.

Bu çalışmada belirlenen korelasyonların sağlık iletişimi ve hasta eğitimi açısından sonuçları vardır. Video süresi ile GQS arasındaki güçlü pozitif korelasyon, daha uzun videoların hasta odaklı bilgi sunma açısından daha büyük fırsatlar sağlayabileceğini göstermektedir; ancak süre tek başına daha yüksek bilgi kalitesini garanti etmez. Önceki çalışmalar, video süresi ile ilgili videoların kalitesi veya tamamlayıcılığı arasında ilişki bildirmiştir, ancak optimal sürenin konu ve platforma göre değişebileceği belirtilmiştir. Klinik uzmanlar, eğitim içeriğinin doğruluğu ve kalitesini önceliklendirmeli; hastalar ise sağlıkla ilgili videoları yalnızca popülerlik göstergelerine güvenmek yerine eleştirel bir şekilde değerlendirmelidir. Önceki platformlar arası çalışmalar, etkileşim göstergelerinin sağlıkla ilgili videoların bilgi kalitesi veya güvenilirliğini yansıtmayabileceğini benzer şekilde ortaya koymuştur. Bu bulgular, platformların sağlıkla ilgili içeriklerde kalite gözetimini güçlendirme konusundaki olası gerekliliğini de vurgulamaktadır.

Bu çalışma, TLIF ile ilgili kısa videoları üç geçerliliği kanıtlanmış değerlendirme aracı kullanarak iki büyük Çin platformunda sistematik olarak değerlendirmiştir: mDISCERN, JAMA ve GQS. Videolar iki değerlendirici tarafından bağımsız olarak incelenmiş, uyuşmazlıklar ise bir omur cerrahı tarafından çözülmüştür. Çalışma ayrıca video biçimi ve içerik üreticisinin arka planına göre farkları incelemiş ve Bilibili’de bilgi kalitesi ile platform etkileşim göstergeleri arasındaki ilişkiyi araştırmıştır.

Birkaç kısıtlamanın kabul edilmesi gerekmektedir. İlk olarak, örneklemin yalnızca kapsamlı sıralamada ilk 150 video ile sınırlanması seçim yanlılığını ortaya çıkarmış ve örneklemin temsil yeteneğini sınırlamış olabilir. Bu nedenle, bulgularımız yalnızca kullanıcıların günlük aramalar sırasında kolayca erişebileceği yüksek sıralamaya sahip videolar için genellenabilir ve bu platformlarda bulunan tüm TLIF ile ilgili videolar için genellenemez. İkinci olarak, kesitsel tasarım, video özellikleri, bilgi kalitesi ve etkileşim metrikleri arasındaki ilişkiler konusunda nedensel çıkarımları olanaksız kılmaktadır. Üçüncü olarak, Douyin’deki karşılaştırılabilir etkileşim metriklerinin olmaması, yayılma performansının platformlar arası karşılaştırmalarını sınırlamıştır. Dördüncü olarak, hastalara özgü sonuçlar değerlendirilmediği için izleyicilerin bilgi anlamaları, algıları veya klinik karar vermeye etkileri değerlendirilememiştir. Beşinci olarak, yalnızca Douyin ve Bilibili’de halka açık biçimde aranabilen, Çince dilindeki videolar analiz edilmiş olup bu durum bulguların diğer platformlar, diller ve tıbbi konular için genellenmesini sınırlamış olabilir. Son olarak, Bilibili alt örneklemindeki korelasyon analizleri küçük örnekleme boyutu ile sınırlanmıştır (

n

= 38) olması, istatistiksel gücün sınırlı olması, birden fazla düzeltme yapılmaz karşılaştırma ve yayın tarihi ile video süresi açısından potansiyel karıştırıcı faktörler içermesidir. Bu nedenle, mDISCERN puanları ile etkileşim metrikleri arasında gözlemlenen ilişkilerin dikkatli yorumlanması ve potansiyel karıştırıcı faktörlerin düzeltmesi uygun, daha büyük örneklemeli çalışmalarla doğrulanması gerekmektedir. Ayrıca, içerik üretici türü, video türü, video süresi ve yayın tarihi arasındaki farklar, platformlar arası bilgi kalitesi farklarının gözlemlenmesine katkıda bulunmuş olabilir. 38 Bilibili videosunun tümü önceden belirlenen kriterlerimiz uyarınca “kendi medyasını üreten içerik üreticileri” kategorisine alındığından, platformlar arası içerik üretici türleri örtüşmesi sınırlıdır. Bu nedenle, platform ve içerik üretici türünü birlikte düzelten çok değişkenli bir analiz yapmadık ve gözlemlenen platform düzeyindeki farkları, içerik üretici yapısından bağımsız olarak yalnızca platform özelliklerine bağlayamayız. Bu ilişkilerin aydınlatılması için daha büyük örneklemeli ve platformlar arası içerik üretici türleri örtüşmesi daha geniş gelecek çalışmalar gerekmektedir. Başka bir sınırlama da, bu çalışmada kullanılan değerlendirme araçlarının TLIF’a özgü eğitimsel içeriğin bütünlüğünü ve gerçeklere uygunluğunu kapsamlı biçimde değerlendirmemesidir. Değerlendirmelerimiz omur cerrahlarının klinik deneyiminden beslenmiş olsa da, kısa formlu videolar tüm ilgili konuları—endikasyonlar, prosedür ayrıntıları, riskler ve komplikasyonlar, alternatif tedaviler, ameliyat sonrası iyileşme ve rehabilitasyon—kapsamak yerine TLIF’ın belirli yönlerine odaklanabilir. Bu nedenle, mDISCERN, JAMA kriterleri ve GQS kullanılarak elde edilen puanların içerik bütünlüğünün veya tıbbi doğruluğunun kapsamlı ölçümleri olarak yorumlanmaması gerekmektedir. Tıbbi yanlış bilgiyi ayrıca sistematik biçimde değerlendirmedik. Gelecek çalışmalar, kısa formlu videoların eğitimsel değerini ve doğruluğunu daha iyi değerlendirmek için TLIF’a özgü bir içerik kontrol listesi ve yapılandırılmış klinik doğrulama sürecini dahil etmelidir.

5 Sonuç

Bu kesitsel içerik analizi, Douyin videolarının Bilibili videolarına göre daha yüksek mDISCERN ve JAMA puanlarına sahip olduğunu, GQS puanlarının platformlar arasında anlamlı düzeyde farklılaşmadığını ortaya koymuştur. Video biçimi ve içerik üreticisinin arka planı bazı kalite ölçütleriyle ilişkiliyken, mDISCERN puanları Bilibili alt örneğinde görüntülenme sayısıyla negatif ilişkilidir. Bu bulgular, omurilik kayırıcı vücut eklemeli füzyon (TLIF) ile ilgili kısa video bilgi kalitesinin platformlar ve içerik özellikleri açısından farklılaştığını vurgulamakta, bilgi kalitesi ile yayılım performansı arasındaki ilişkinin ise daha ayrıntılı incelenmesini gerektirmektedir.

Açıklamalar

Veri erişilebilirliği açıklaması

Bu makalenin sonuçlarını destekleyen ham veriler, authors tarafından gereksiz bir şart koşulmadan sağlanacaktır.

Yazar katkıları

ED: Resmi analiz, Doğrulama, Veri düzenleme, Yazım – özgün taslak, Araştırma, Yöntem, Yazım – inceleme & düzenleme. TZ: Yazım – özgün taslak, Resmi analiz, Veri düzenleme, Kavramsal çerçeve, Yöntem, Yazım – inceleme & düzenleme, Araştırma, Doğrulama. XZ: Veri düzenleme, Araştırma, Doğrulama, Yazım – inceleme & düzenleme. WZ: Doğrulama, Yazım – inceleme & düzenleme, Veri düzenleme, Araştırma. WH: Kavramsal çerçeve, Yazım – inceleme & düzenleme, Yöntem. LW: Veri düzenleme, Yazım – inceleme & düzenleme, Araştırma, Doğrulama. JW: Proje yönetimi, Yazım – inceleme & düzenleme, Yöntem, Kavramsal çerçeve, Gözetim.

Finansman

Yazar(lar), bu çalışma ve/veya yayımı için finansal destek alındığını bildirmiştir. Bu çalışma, Shandong Eyaleti Tıbbi ve Sağlık Gelişim Planı (Grant No. 202404071129) ile finanse edilmiştir.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın, olası bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki olmadan yürütüldüğünü bildirmiştir.

Üretken yapay zeka açıklaması

Yazar(lar), bu el yazısının oluşturulmasında üretken yapay zekanın kullanılmadığını bildirmiştir.

Bu makalede şekillerle birlikte sağlanan alternatif metinler (alt text) Frontiers tarafından yapay zekânın desteğiyle oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların da katılımıyla doğruluğun sağlanması için makul çabalar gösterilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit etmeniz halinde lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncı notu

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini her zaman yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilen herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materiali

Bu makalenin Ekleme Materiali’ne çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fdgth.2026.2012082/full#supplementary-material

• 1.

  Puglia F, Ferraro M, Longhi V, Gallazzi E, La Maida G. Spinal fusion ameliyatından sonra transforaminal lomber intervertebral füzyon (TLIF) implantasyonları üzerine klinik bakış açılar: hastalarda kemik sağlığının iyileştirilmesi ve izlenmesi. ORR. 2025;17:281–8. 10.2147/ORR.S364680

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 2.

  Ahuja K, Aggarwal P, Sareen JR, Mohindru S, Kandwal P. Lomber spinal füzyon için bilgi portalı olarak YouTube’un kapsamlılığı ve güvenilirliği: video içeriğine dair sistematik derleme. Int J Spine Surg. (2021) 15(1):179–85. 10.14444/8023

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 3.

  Heisinger S, Huber D, Matzner M, Hiertz H, Lampe L, Zagata J ve ark. Hasta eğitimi için TLIF çevrimiçi videoları: kapsamlılık, kalite ve güvenilirliğin değerlendirilmesi. IJERPH. (2023) 20(5):4626. 10.3390/ijerph20054626

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 4.

  Subramanian, Taraghi, Kosman, Tuma, Hassan, Lahooti ve diğerleri. Sosyal medyada omurilik cerrahisi bilgilerinin kalitesi: TikTok videolarının DISCERN analizi. Neurospine. (2023) 20(4):1443–9. 10.14245/ns.2346700.350

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 5.

  Bayram, Pınar. Transforaminal interbeden füzyonu için bilgi kaynağı olarak YouTube’un kalite ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi. Cureus. (2023) 15:e50210. 10.7759/cureus.50210

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 6.

  Xu, Liu, Ma, Wen, Chen, Huang ve diğerleri. Bilibili, Douyin ve Kuaishou’daki Wilson hastalığı videolarının kalite ve güvenilirliğinin kesitsel analizi. Sci Rep. (2026) 16(1):16314. 10.1038/s41598-026-47222-1

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 7.

  Zeng, Zhang, Wang, Zhang, Zhu, Hu. Çin’de Douyin ve Bilibili’nin akciğer kanseri hakkında bilgi kaynakları olarak içerik ve kalite açısından değerlendirilmesi ve analizi. Sci Rep. (2024) 14(1):20604. 10.1038/s41598-024-70640-y

  • CrossRef
  • Google Scholar

• 8.

  Li, Zhang, Liu, Zhang, Chen, Hu. Douyin ve Bilibili’deki yüksek rakıma bağlı hastalık hakkında sağlık bilgilerinin kalite ve güvenilirliği: kesitsel bir çalışma. BMC Public Health. (2026) 26(1):1024. 10.1186/s12889-026-26717-6

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 9.

  Hu, Yang, Chen, Pang, Zhong, Sun. Sosyal medyanda yüksek kaliteli sağlık eğitimi kısa videoları nasıl seçilir? YouTube ve Douyin’den edinilen içgörüler. BMC Med Educ. (2025) 25(1):1418. 10.1186/s12909-025-08018-5

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 10.

  Kang L, Lee H, Choi J, Ju H. Tıbbi iddialara ilişkin videoların kanıt düzeyi ve etkileşimi. JAMA Netw Open. (2026 Oca 16) 9(1):e2552106. 10.1001/jamanetworkopen.2025.52106

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 11.

  Demirtaş A, Demirtaş G. Parkinson hastalığı egzersiz eğitimi için YouTube: video kalitesi ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi. BMC Med Educ. (2026) 26(1):471. 10.1186/s12909-026-08825-4

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 12.

  Hu Y, Yang Y, Li W, Zhou Y, Sun J. Nominal grup tekniği ve analitik hiyerarşi süreci kullanılarak sosyal medyada sağlık eğitimi kısa videolarının kalitesini değerlendirmeye yönelik bir sistemin geliştirilmesi: nitel çalışma. J Med Internet Res. (2025) 27:e72661–e72661. 10.2196/72661

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 13.

  Zeng H, Yuan J, Zhang B, Tang J, Xie D. BiliBili ve TikTok’taki üremi konulu kısa videoların kalitesi ve güvenilirliği: kesitsel çalışma. Sci Rep. (2025) 15(1):44509. 10.1038/s41598-025-28155-7

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 14.

  Yan P, Tang Y, Hua L. Gelişimsel kalça displazisi videolarında popülerlik ve kalite arasındaki ters ilişki: TikTok ve bilibili’nin kesitsel analizi. Digit Health. (2026) 12:20552076261443756. 10.1177/20552076261443756

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 15.

  Lin S, Ju J, Wang Z. TikTok ve bilibili’deki diyabetik böbrek hastalığı konulu kısa videoların bilgi kalitesi değerlendirmesi ve kullanıcı etkileşimi tahmini. Sci Rep. (2025) 15(1):43572. 10.1038/s41598-025-27650-1

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• 16.

  Sampson M, Cumber J, Li C, Pound C, Fuller A, Harrison D. Tüketici sağlığı YouTube videolarını çalışmak için kullanılan yöntemlerin sistematik derlemesi ve sistematik derlemelere etkileri. PeerJ. (2013) 1:e147. 10.7717/peerj.147

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 17.

  Temur I. Vajina destekli doğal delik üzerinden endoskopik cerrahi (v-NOTES) videolarının eğitimsel değeri, güvenilirliği ve kalitesinin değerlendirilmesi. Cureus. (2025) 17:e85244. 10.7759/cureus.85244

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 18.

  Doğan G, İpek H. Hirschsprung hastalığı üzerine YouTube videolarının kalitesi ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi: hastalar, ebeveynler ve sağlık uzmanları için kapsamlı bir analiz. Pediatr Surg Int. (2025) 41(1):173. 10.1007/s00383-025-06064-0

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 19.

  Çoşkun N, Demir E. YouTube’un bir kaynak olarak analizi: pediatrik apandisit videolarının kalitesi ve güvenilirliği. BMC Med Educ. (2025) 25(1):1229. 10.1186/s12909-025-07869-2

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 20.

  Zhou Q, Shen J, Cao D, Yu W, Chen J. Ağustos 2025’te Çin’de gözden geçirilen skolyozla ilgili kısa videoların kalitesi ve doğruluğu. Sci Rep. (2025) 15(1):44007. 10.1038/s41598-025-27684-5

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 21.

  Zhao W, Chen X, Wang Z, Xiao Z, Yang J, Huang Z ve ark. Çin’in büyük kısa video platformlarındaki lomber spinal stenozla ilgili videoların kalitesinin katmanlı ve birleştirilmiş analizi. Front Digit Health. (2026) 8:1769121. 10.3389/fdgth.2026.1769121

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede gör

• 22.

  Kolade O, Martinez R, Awe A, Dubin JM, Mehrani N, Mulcahey M ve ark. Sosyal medyada ortopedik hastalıklar hakkında yayılan yanlış bilgi: TikTok ve Instagram analizi. Cureus. (2023) 15:e49946. 10.7759/cureus.49946

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 23.

  Liu X, Jiao X, Liu M, Yang S, Wang Y, Yang X ve ark. Çin’deki popüler kısa video platformlarında inme hastalıklarıyla ilgili sağlık bilimi yaygınlaştırma videolarının kalite değerlendirmesi: kesitsel çalışma. Front Public Health. (2026) 14:1764220. 10.3389/fpubh.2026.1764220

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 24.

  Han L, Liu F, Wang Z, Tang N, Li X, Liu X ve ark. TikTok ve bilibili’deki kilo yönetimi videolarının kalitesi ve güvenilirliği: kesitsel çalışma. Sci Rep. (2026) 16(1):7401. 10.1038/s41598-026-38404-y

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 25.

  Zhang Y, Huang C, Yong T, Teng Y, Wan B, Huang J. Kısa video platformlarında omuriliği zedelenmeyle ilgili sağlık bilgilerinin kalite değerlendirmesi: TikTok, kwai ve BiliBili’nin kesitsel içerik analizi. Digit Health. (2025) 11:1–13. 10.1177/20552076251374226

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 26.

  Liao Z, Qi Z, Shangguan X, Huang M, Shan C, Zhou Z. Kısa video paylaşım platformlarında sıcak çarpması hakkındaki bilgiler için kaynaklar olarak videolar: kesitsel içerik analizi çalışması. Front Public Health. (2026) 14:1714828. 10.3389/fpubh.2026.1714828

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• 27.

  Jiao L, Liu X, Wang M, Yang S, Yang X ve diğerleri. Video süresinin sağlık biliminin yaygınlaştırılmasındaki kritik rolü: makine öğrenimi ve belirsiz-küme niteliksel karşılaştırmalı analizi birleştiren karma yöntemli analiz. Digit Health. (2026) 12:20552076261462658. 10.1177/20552076261462658

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede görüntüle

• 28.

  Jiang L, Wang S, Liu X, Gan L, Wu Y, Wang Y. TikTok ve BiliBili’deki kalp krizi konusunda kısa videoların içerik kalitesi ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi: kesitsel bir çalışma. Sci Rep. (2026) 16(1):5053. 10.1038/s41598-026-35441-5

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede görüntüle

• 29.

  Zheng X, Li Q, Jin L, Shi K. Kısa video platformlarındaki tiroid kanseri bilgilerinin kalitesi ve yayılması: çoklu platform değerlendirmesi. Sci Rep. (2025) 15(1):44260. 10.1038/s41598-025-27833-w

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Referansı makalede görüntüle

• 30.

  Ge R, Dai H, Gong C, Xia Y, Wang R, Xu J ve diğerleri. Anakara Çin’de inme önlemesi için halk sağlığı eğitiminin bilgi kaynağı olarak çevrimiçi videoların kalitesi ve güvenilirliği: elektronik medya tabanlı kesitsel çalışma. JMIR Infodemiology. (2025) 5:e64891–e64891. 10.2196/64891

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Refermans makalede görüntüle

Özet

Anhtar kelimeler

Bilibili, Douyin, sağlık eğitimi, bilgi kalitesi, kısa video platformları, sosyal medya, foramen yoluyla lomber vertebralara arakesim

Başvuru

Dong E, Zhu T, Zhou X, Zha W, Huang W, Wang L ve Wang J (2026) Douyin ve Bilibili’nin foramen yoluyla lomber vertebralara arakesim için bilgi kaynakları olarak kalitesi ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi. Front. Digit. Health 8:2012082. doi: 10.3389/fdgth.2026.2012082

Cep edildi

28 Eylül 2026

Güncellendi

20 Ekim 2026

Kabul edildi

26 Ekim 2026

Yayınlandı

10 Kasım 2026

Cilt

8 – 2026

Düzenleyen

Shaohui Zong, Guangxi Tıp Bilimleri Üniversitesi Birinci Bağlı Hastanesi, Çin

Xiangyu Tang, Çin Halk Kurtuluş Ordusu 985 Hastanesi, Çin

Çiğdem Çınar, Biruni Üniversitesi Tıp Fakültesi, Türkiye

© 2026 Dong, Zhu, Zhou, Zha, Huang, Wang ve Wang.

Bu, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında açık erişimli olarak dağıtılan bir makaledir. Orijinal yazar(lar)ın ve telif hakkı sahib(ler)inin itibar edildiği ve kabul görmüş akademik uygulamalara uygun olarak bu dergideki orijinal yayının atıf edildiği sürece, diğer forumlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan herhangi bir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir.

*İletişim: Jingming Wang wangjingming1988@qq.com

†
Bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuştur

‡

ORCID Jingming Wang orcid.org/0000-0002-4499-2086

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve kesinlikle ilgili kuruluşlarının, ya da yayıncının, editörlerin ve hakemlerin görüşlerini yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisi tarafından yapılabilecek herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.