《Brain and Spine》：Swipe, Watch, Learn? An Analysis of TikTok as a Source of Patient Education on Spondylolisthesis
编辑推荐：
本研究针对社交媒体医疗信息质量参差不齐的现状，系统评估了TikTok平台中脊椎滑脱相关视频的可靠性与教育价值。通过DISCERN、JAMA及GQS标准化工具对82个视频分析发现，近半数内容由非专业人士制作，整体质量堪忧，而医疗专业人员创作的长视频评分显著更高。研究呼吁脊柱领域专家主动参与高质量科普，以提升公众健康素养。
在数字健康信息爆炸的时代，社交媒体已成为公众获取医疗知识的重要渠道。其中，以短视频为核心的TikTok平台凭借其算法推荐和用户粘性，迅速崛起为健康内容传播的新阵地。然而，这种便捷性背后隐藏着严峻挑战：未经专业审核的医疗信息可能误导患者，尤其对于脊椎滑脱（Spondylolisthesis）这类需要精准诊疗的脊柱疾病，错误信息可能导致治疗延误或决策偏差。尽管已有研究关注YouTube等平台的医疗内容质量，但TikTok这一新兴渠道的可靠性与教育价值尚未被系统评估。
为填补这一空白，柏林夏里特医学院骨骼外科中心的研究团队于2025年8月开展了一项开创性研究，成果发表于《Brain and Spine》。研究通过关键词“spondylolisthesis”检索TikTok视频，筛选出82个符合标准的英文内容，采用DISCERN问卷、JAMA（Journal of the American Medical Association）基准和GQS（Global Quality Score）三大工具，由两名骨科医生独立评估视频质量，并分析上传者身份、内容类型与互动数据对质量的影响。
主要技术方法概述
研究通过新建无历史记录的TikTok账号模拟普通用户搜索，获取初始254个视频，经去重、语言筛选和主题相关性评估后纳入82个视频。使用DISCERN（16项指标评估信息可靠性与治疗选择质量）、JAMA（4项透明度标准）和GQS（5分制整体教育价值评分）进行量化分析，并通过多变量线性回归模型检验视频长度、上传者类型（私人用户、物理治疗师、外科医生、研究人员）和内容类别（如解剖学、患者体验）与质量评分的关联。
研究结果
1. 视频特征与来源分布
纳入视频总观看量达415万次，但平均质量评分普遍偏低：DISCERN均分34.1（属“较差”级别），JAMA均分1.76（透明度不足），GQS均分2.58（教育价值有限）。私人用户贡献46.3%的内容，外科医生（28.0%）和物理治疗师（23.2%）占比不足半数。内容类型中，患者体验类视频占比42.0%，而解剖学（53.1%）和物理治疗（32.1%）等教育主题虽常见但质量参差。
2. 专业内容优势显著
医疗专业人员制作的视频在DISCERN（45.74 vs. 20.97）、JAMA（2.55 vs. 0.86）和GQS（3.31 vs. 1.76）评分上均显著优于私人用户（p<0.001）。教育类内容（如解剖学、损伤机制）评分同样高于患者经历分享（p<0.001），且视频长度与质量呈正相关（p<0.01），而点赞、分享等互动指标与质量无显著关联。
3. 多因素回归分析
多变量模型显示，外科医生（β=19.90）和物理治疗师（β=10.01）上传的视频DISCERN评分显著更高；解剖学（β=15.73）和损伤机制（β=15.07）内容评分突出，但物理治疗类内容未达显著差异。视频长度每增加1秒，DISCERN评分提高0.051分（p<0.001），进一步证实深度讲解的价值。
结论与意义
本研究首次揭示TikTok上脊椎滑脱相关内容的整体质量缺陷，强调非专业来源主导的传播环境可能加剧医疗 misinformation（错误信息）风险。然而，研究也指出明确改进路径：由脊柱外科医生、物理治疗师等专业人士制作的、聚焦解剖与病理机制的长视频，能有效提升信息可靠性。这一发现为医疗科普实践提供关键启示——在短视频时代，专业群体需主动介入内容生态，通过证据化、结构化的输出对抗低质信息。
研究呼吁专业学会与医疗机构协作，将社交媒体素养培训纳入继续医学教育（CME），并推动平台方建立医疗内容认证机制，以帮助公众识别可靠信源。尽管研究存在语言局限性和平台算法动态性等挑战，其量化评估框架为未来社交媒体健康信息治理提供了重要方法论基础。在数字健康传播成为常态的今天，此项研究不仅警示了质量危机，更指明了通过专业赋能提升公众健康决策能力的可行方向。
