劳动诱导与社交媒体影响：一项基于视频的分析性横断面研究，旨在评估TikTok上相关内容的质量、可靠性和准确性

《Journal of Gynecology Obstetrics and Human Reproduction》：Labor Induction and social media influence: An analytical video-based cross-sectional study to assess quality, reliability, and accuracy of related content on TikTok

　　罗斯ella Molitierno | 安东尼奥·切里洛 | 马里奥·福特莱隆内 | 加埃塔诺·斯卡尔佐内 | 加埃塔诺·里埃马 | 安吉拉·玛丽亚·迪·普奥蒂 | 卡梅拉·弗拉塔西奥 | 帕斯夸莱·德·弗朗西斯西斯 | 马尔科·托雷拉 | 马尔科·拉·维尔德
意大利那不勒斯坎帕尼亚大学“路易吉·范维泰利”分校妇女、儿童及普通与专科外科、妇产科部门

**摘要**
**背景**：TikTok上与怀孕相关的信息内容尚未得到研究。
**目的**：评估TikTok视频中关于引产（IOL）的信息的质量、可靠性和错误信息。
**研究设计**：2025年1月13日，使用“引产”关键词对TikTok视频进行了横断面分析。所有通过该搜索词检索到的视频都进行了评估。使用以下工具比较了患者和医疗保健提供的TikTok内容：患者教育材料评估工具（PEMAT A/V）、修改后的健康信息质量指数（mDISCERN）、全球质量量表（GQS）以及视频信息与质量指数（VIQI）。
**结果**：共检查了150个TikTok视频。内容主要来自患者（52% [78/150]）、医疗保健人员（39% [59/150]）和其他来源（9% [13/150]）。医疗保健提供的内容在可操作性和可理解性方面的PEMAT A/V中位数得分分别为81.8%和66.7%，而患者生成的内容中位数分别为75.0%和33.3%（P = 0.01 和 P < 0.001）。在VIQI方面，医疗保健提供的视频在信息准确性（4.0 vs 2.5）、精确度（4.0 vs 2.5）和总VIQI得分（14.0 vs 10.0）上均优于患者生成的内容（所有P < 0.001）。医疗保健和其他来源的mDISCERN可靠性中位数为2.0（P < 0.001）。GQS显示医疗保健提供的内容中位数为4.0，而患者生成的内容中位数为2.5（P < 0.001）。
**结论**：患者生成的TikTok内容在所有经过验证的评估工具上的得分较低。医疗保健提供的视频在可理解性、可操作性和准确性方面得分更高。这些发现表明，社交媒体上的产科医疗保健内容可能有必要提供基于证据的引产信息。

**1.0 引言**
近年来，引产（IOL）在产科实践中的使用率有所增加[1]。由于多种医学指征（包括高血压疾病、妊娠糖尿病、过期妊娠和妊娠期肝内胆汁淤积症）以及支持早期干预以降低母婴风险的指南发展，全球范围内的引产率也在上升[2]。尽管如此，患者对引产的接受程度仍受个人价值观、对专业权威的认知以及获取正确医疗信息的能力的影响，这突显了共同决策的重要性。历史上，标准化的患者信息手册和执业临床医生一直是引产教育的来源[3]。许多研究表明，在引产支持方面存在不足，缺乏对引产程序的展示和视觉支持，以及关于个体风险-收益评估的数据[4]。孕妇可能通过互联网资源增加自己的知识，有83%的孕妇利用互联网来影响她们的怀孕相关决策[5]。孕妇的信息来源从传统的临床咨询到社交媒体不等。在这些平台中，TikTok已成为年轻一代传播健康相关内容的主要渠道。短视频、算法推荐机制和用户参与度使得TikTok在传播产科知识方面既是一个机会也是一个挑战。算法机制提高了情感丰富且高度互动的视频的传播范围和可见性，这可能导致轶事证据比经过医学验证的事实更具影响力[6]。对于Z世代和更年轻的千禧一代来说，TikTok不仅仅是一个娱乐场所，还是获取关于怀孕、分娩和引产等产科程序知识的地方[7]。现有研究表明，TikTok上关于引产的内容较为有限[8]。许多热门视频由患者制作，内容基于个人经历，常常对催产素输注等医疗干预措施持怀疑态度[4]。这类信息可能会引发焦虑、恐惧，并导致患者拒绝建议的引产程序[9]。在这种情况下，缺乏临床监督和质量控制措施导致了错误信息的传播[10]。这一趋势引发了关于产科信息及其准确性和影响的重要问题[11]。尽管TikTok在 maternal 健康知识传播中的作用日益增强，但仍需要系统地评估其与引产相关的内容[12]。大多数现有研究关注的是社交媒体或Twitter和Instagram等平台上的总体趋势。TikTok上的信息内容及其视听形式和病毒式传播特性尚未被充分探索，尤其是在与引产的临床和情感方面相结合的情况下。本研究通过评估TikTok视频关于引产的理解性、可操作性和准确性来填补这一空白。

**2.0 材料与方法**
**2.1 视频选择和数据提取**
2025年1月13日，使用“引产”查询短语对TikTok进行了横断面研究。为了避免算法个性化内容，专门创建了一个新的TikTok账户进行搜索。使用平台的默认算法收集了带有#inductionoflabor标签的搜索结果，未进行任何过滤，以提供无偏见的初步分析，并分析了前150个视频。未对视频时长设置限制。这种方法试图复制用户实际接触到的内容环境，而不是全面覆盖所有可用内容。所有通过搜索查询返回的视频都由两位作者（A.D.P. 和 C.F.）根据预先确定的纳入和排除标准进行了二次评估。纳入标准包括：视频的主题必须是引产；视频必须使用英语；或者视频没有音频；如果语言不是英语、主题不是引产，或者遇到重复内容，则排除该视频。数据被手动提取并录入标准电子表格中。主要讲述者或 narrator 的身份被分类为医疗保健人员（医生、护士、助产士和医学生）、患者或其他人（非医疗影响者、护理人员）。视频内容的评估由一位具有超过500次引产手术经验的资深妇科医生（GS）以及两位妇科医生（RM 和 AC）共同完成。两位作者根据WHO建议和产科指南[[13], [14], [15]]独立分析和评分。评估中的分歧由第三位资深妇科医生（GS）解决，以确保所有评估者的评分达成一致。

**2.2 错误信息、可靠性、质量和准确性的评估**
每个视频都使用以下标准化工具进行了评估：
- 使用患者教育材料评估工具（PEMAT A/V）评估教育内容的可解释性和实用性，该工具包含17个问题，用于评估内容的可理解性（项目1–13）和可操作性（项目14–17）[16]。较高的PEMAT A/V得分表明内容对非专业观众更易于理解且有效[17]。
- 为了评估视频内容的可靠性，我们使用了修改后的DISCERN（mDISCERN）工具[18]。Charnock等人开发了mDISCERN，包含五个问题[19]。每个肯定回答增加总分（满分5分）。mDISCERN工具的问题包括：(1) 目标是否明确且完整？(2) 是否使用了合适的资料来源？(3) 信息是否平衡和中立？(4) 是否为患者提供了替代信息来源？(5) 是否提到了不确定的方面？较高的mDISCERN得分表明目标明确、内容平衡且可信。
- 使用全球质量量表（GQS）[20]评估视频内容的质量。该量表用于评估互联网资源的实用性、组织结构和可访问性。根据GQS，视频得分从1到5分[21]。GQS得分较高的视频被认为具有较高的信息质量和价值。
- 使用视频信息与质量指数（VIQI）[20]分析视频的整体健康教育质量和内容实质。VIQI是一个5分评分系统，包含四个评价标准：视频质量（VIQI 3）、信息连贯性（VIQI 1）、清晰度（VIQI 2）和视频一致性（标题和内容的一致性（VIQI 4）[21]。每个视频都经过了仔细的事实核查，以识别和纠正与引产相关的错误信息（如适应症、方法、益处或不良反应）。这种验证是根据公认的引产指南和文献数据进行的[22]。视频中的错误信息程度分为以下几类：错误信息占比超过50%的视频被标记为“不准确或具有误导性”；错误信息占比低于50%但高于25%的视频被标记为“部分准确”；错误信息占比低于25%的视频被标记为“准确且基于证据”。这种方法旨在进行结构化的错误信息评估。

**2.3 统计分析**
使用Shapiro-Wilk检验检查数据的正态性。对于非正态分布的数据，使用中位数和四分位数范围（IQR）；对于分类数据，则使用频率和百分比。对于不同组之间的差异，使用Kruskal-Wallis检验。分析的组别分为：医疗保健专业人员、患者或其他来源。从视频制作者的角度来看，对这些组在质量、可靠性和准确性方面进行了统计分析，p < 0.05被视为具有统计学意义。所有统计分析均使用R-Studio统计软件（版本4.1）进行。

**3.0 结果**
2025年1月13日，使用#InductionofLabor标签识别出482个视频（图1）。根据平台可见度排名前150个符合纳入标准的视频被纳入最终分析，并根据PEMAT A/V、VIQI、mDISCERN和GQS进行了评估。

**图1. 研究中包含的TikTok视频流程图**
**缩写说明**：
PEMAT A/V：患者教育材料评估工具；
mDISCERN：修改后的健康信息质量指数；
GQS：全球质量量表；
VIQI：视频信息与质量指数。

**3.1 使用PEMAT A/V进行的质量评估**
使用患者教育材料评估工具（PEMAT A/V）测量的可理解性和可操作性总分显示，不同视频制作者的得分存在显著差异。医疗保健专业人员制作的视频在可理解性方面的得分显著高于患者制作的视频（81.8% [IQR: 72.7-88.8] vs 75.0% [IQR: 72.7-80.0]；P = 0.01）（图1；表1）。在可操作性方面，医疗保健专业人员的得分中位数为66.7% [IQR: 66.7-100]，而患者制作的视频为33.3% [IQR: 33.3-58.3]（P < 0.001）。其他来源制作的视频的可操作性中位数为100% [IQR: 66.7-100]（图2；表1）。

**表1. 根据PEMAT A/V、VIQI、mDISCERN和GQS按医疗保健工作者和患者分类的质量评估**
| 组别 | 可理解性得分（PEMAT A/V） | 可操作性得分（PEMAT A/V） | 信息准确性（VIQI1） | 精确度（VIQI2） | 质量（VIQI3） | 精确度（VIQI4） | VIQI总分 | mDISCERN得分 | GQS得分 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 医疗保健 | 81.8 [72.7, 88.8] | 66.7 [66.7, 100] | 4.00 [4.00, 4.00] | 3.00 [3.00, 4.00] | 14.0 [14.0, 16.0] | 2.00 [2.00, 2.00] | 4.00 [4.00, 5.00] | 3.00 |
| 患者 | 75.0 [72.7, 80.0] | 33.3 [33.3, 58.3] | 2.50 [2.00, 3.00] | 2.50 [2.00, 3.00] | 10.0 [8.00, 12.0] | 2.00 [2.00, 2.00] | 2.00 [2.00, 2.00] | 2.00 |
| 其他 | | | | | | | | |

**3.2 使用VIQI进行的质量评估**
使用视频信息与质量指数（VIQI）的评估显示，医疗保健部门制作的视频在所有子领域中的表现均优于患者制作的视频。医疗保健专业人员和其他来源在Flow（3.0 [IQR: 3.0-4.0] 和 3.0 [IQR: 2.0-4.0]）方面的中位数显著更高（P < 0.001）（图2）。在信息准确性（医疗保健为4.0 [IQR: 4.0-4.0]，患者为2.5 [IQR: 2.0-3.0]）、质量（3.0 [IQR: 3.0-4.0] vs 3.0 [IQR: 2.0-3.0]）和精确度（4.0 [IQR: 4.0-4.0] vs 2.5 [IQR: 2.0-3.0]）方面也发现了类似的差异，所有比较都具有统计学意义（图3；表1）。下载：下载高分辨率图片（505KB）下载：下载全尺寸图片图3. XXX.3.3. 可靠性和整体质量评估改进后的DISCERN（mDISCERN）在所有组中显示出适度的可靠性。医疗保健内容和其他创作者的中位得分始终为2.0 [IQR: 2.0–2.0]，而患者的中位得分范围较广，为2.0 [IQR: 2.0–3.0]（P < 0.001）（图4；表1）。医疗保健专家的全球质量得分（GQS）显著高于患者内容（4.0 [IQR: 4.0–5.0] vs 2.5 [IQR: 2.0–3.0]）（P < 0.001）。其他来源的得分处于中间水平（4.0 [IQR: 3.0–4.0]）（图5；表1）。下载：下载高分辨率图片（143KB）下载：下载全尺寸图片图4. XXX。下载：下载高分辨率图片（161KB）下载：下载全尺寸图片图5. XXX.4. 讨论4.1. 主要发现我们的结果证实，与人工晶体植入（IOL）相关的TikTok视频的教育质量存在巨大差异。医疗专业人员的视频在信息可靠性、实用性和清晰度方面表现更好。医疗专业制作的视频具有条理清晰的呈现、较高的准确性和临床敏感性，而患者制作的视频则医学准确性较低，且多为个人经历的分享。这一发现表明，通过社交媒体平台（如TikTok）传播的健康信息可能存在质量差距，医疗专业人员可能需要积极参与数字平台上的健康信息传播，以减少错误信息。4.2. 在现有知识背景下的结果这些结果证明了社交媒体上健康内容消费与医疗标准之间的差距。这一发现可能影响患者对IOL的了解和决策，进而影响他们对分娩体验的预期并增加焦虑[23]。近年来，患者使用社交媒体寻求医疗建议的倾向有所增加。此外，错误信息的传播也是一个问题[24]。大多数视频基于个人经验、戏剧化或威胁性的叙述[25]。很少有视频基于循证医学，基于研究或分析的视频更是寥寥无几[5]。在涉及孕产妇健康的其它主题中也观察到了类似的情况，其中以个人经历为主，社交媒体上的信息不足[26]。医学专家创建的内容有限也是造成这一问题的原因之一[41, 42]。Drummond等人[41]和Wetle等人[42]也注意到关于营养的妊娠主题存在类似问题，这些内容常常与临床指南不一致[27]。Ray等人强调了社交媒体对妊娠和分娩的影响，尤其是在年轻人中[28]。Von Dadelszen等人研究了印刷教育材料和引产过程[28]。该平台的算法更倾向于吸引用户而不是追求准确性，偏好具有情感吸引力或视觉冲击力的内容。此外，根据Qin等人的研究，TikTok的吸引力及成瘾性特性增加了用户将错误信息误认为正确信息的可能性[29]。因此，错误信息未经科学验证就被接受，且对其心理影响尚不清楚[30,31]。此外，TikTok上的医学专家数量不足，与患者就分娩替代方案进行基于证据的数据交流的机会也很有限[32]。4.3. 临床意义TikTok上关于IOL的内容差异具有重要的政策和临床意义，表明临床医生、专业协会和卫生机构需要积极干预，以创建和传播透明、基于证据且富有同情心的数字信息。提高产科专业人员的数字沟通能力，并将媒体支持整合到产前咨询中，应有助于支持患者的决策和心理支持[33,34]。在社交媒体时代，应利用社交媒体来促进患者的知情同意和沟通。4.4. 研究意义未来的研究需要评估TikTok内容对患者知识、风险认知以及对专家建议信任度的影响。尽管本研究是横断面研究，但未来应通过前瞻性和纵向研究来评估社交媒体对决策、医疗依从性或新生儿和母亲结局的影响。还需要进一步研究来探讨患者对IOL禁忌症的了解[35,36]。应验证我们研究结果的普遍性，并针对公共卫生制定有针对性的干预措施，以促进多媒体平台内容的发展。4.5. 强点和局限性本研究具有多个优点。首先，本研究采用了严谨的方法论，并使用了经过验证的工具（PEMAT A/V、VIQI、mDISCERN和GQS）来评估TikTok IOL视频的质量和沟通效果。通过对内容创作者类型的分类，研究了医疗保健内容与普通用户内容之间的可靠性差异，填补了数字媒体中孕产妇健康传播相关文献的空白。另一个方法学优势是通过开设新的社交媒体账户来客观选择视频，从而避免了算法偏见，提高了结果的普遍性。尽管如此，也存在一些局限性。首先，研究设计仅捕捉了某一特定时间点的内容，缺乏时间趋势分析。其次，尽管这些工具已经过验证，但评分依赖于TikTok的默认算法（前150个视频），因此重复性有限。第三，研究中未分析观众参与度数据（如点赞、分享或评论）。另一个局限性是缺乏官方的评分者间一致性评估。评分者之间的分歧无法衡量，采用共识评分可能会掩盖主观评估的变异性，从而产生偏差。最后，研究仅限于英文视频，可能降低了非英语使用者的普遍性。需要开展多语言和跨文化研究，以捕捉全球模式并制定更具包容性的数字健康信息。5. 结论我们的研究揭示了医学界在社交媒体上的存在对于推广正确、易于获取和易于理解的内容的潜在重要性。医疗保健可以在社交媒体上纠正错误信息，并帮助患者在妊娠期间做出明智的选择。披露作者声明没有利益冲突。本研究未获得任何资助。伦理批准由于本研究不涉及人类参与者或干预措施，因此不需要机构审查委员会的批准；所有相关内容均在TikTok上公开可用。