Analyse pädiatrisch neuro-onkologischer Informationen in deutschsprachigen Internetseiten
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fast growing internet offers easy access to medical information. So far there are limited data concerning the quality of this information. This study examined quality and readability of paediatric neuro-oncological information on the internet in german language. METHOD: Using the search terms "medulloblastoma", "ependymoma", "craniopharyngeoma", "brainstem glioma" and "low grade astrocytoma" in six different search engines, the first 30 universal/uniform resource locators (URLs) of each search engine were assessed. Appropriate Web sites were evaluated in regards to quality using DISCERN-Instrument and checklist rating system. Readability was rated by Flesch Reading Ease score. RESULTS: Out of 889,56 web sites remained evaluable. Most of the sites rated as poor to very poor (49 %), 30 % rated as fair and 21 % as good to very good. Readability was scored as very difficult with complex vocabulary content limiting the usefulness of good web sites. CONCLUSIONS: Search-ing for childhood brain tumours via internet is time consuming and most often ineffective. There is a lack of high-quality and comprehensible information on childhood brain tumours on german web sites. Cooperation of scientific medical societies and the Federal Ministry of Health is essential to provide comprehensible and high-quality information on internet as an effective and supportive resource for patients and their relatives.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».