A Survey of the Quality of Web Based Information on the Treatment of Schizophrenia and Attention Deficit Hyperactivity Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically assess the quality, accountability and readability of Internet information on the treatment of schizophrenia and Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), using a standardized pro forma. METHOD: We analysed the 20 most highly ranked pages on the treatment of ADHD and schizophrenia, identified by five common Internet search engines. RESULTS: There was little overlap in the sites identified by different search engines. In the case of schizophrenia, one site was identified three times and another eight sites twice; while for ADHD four sites were identified twice. Accountability (Silberg score), presentation and readability, as assessed by the Flesch-Kincaid Grade Level score, were poor. Mean Silberg, presentation and Flesch-Kincaid Grade Level scores were 3.2 (range 0-9) out of 9, 1.9 (range 0-4) out of 4, and 11.5 (range 6.5-12.25), respectively. There was no statistical difference in scores between the two diagnoses. Depending on the recommendation, agreement with evidence-based practice for schizophrenia ranged from only 2 to 55% (mean = 2.8 (range 0-9) out of 12), while that for ADHD was from 14 to 54% (mean = 1.6 (range 0-6) out of 6). Only 50% of the sites advised readers to clarify information with an appropriate health professional. Interrater reliability in pro forma scores for schizophrenia and ADHD was high (r = 0.96 and 0.95, respectively, p < 0.0001). Sites in the top 10% of scores were significantly more likely to be owned by an organization or have an editorial board than those in the bottom 10%. CONCLUSIONS: The Internet contains misleading information on both schizophrenia and ADHD. The methodology used in this paper could be adapted for other psychiatric conditions.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle