Readability and cultural sensitivity of web-based patient decision aids for cancer screening and treatment: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Decision aids (DA) can inform cancer screening. We conducted a systematic review of web-based, cancer DA to evaluate their appropriateness for use with low literacy and diverse culture groups. Eighty-one Internet DA were found searching five databases (Pubmed-Medline; Web of Science/SSCI; Cancerlit; CINAHL; and Google) and the Cochrane decision aid inventory. Twenty-three met key inclusion criteria of (1) informing cancer screening or treatment decisions, (2) being patient or consumer oriented, and (3) conforming to the Cochrane definition of DA. DA were evaluated using the International Patient Decision Aid Standards checklist, the Cultural Sensitivity Assessment Tool (CSAT), the Cultural Sensitivity Assessment Checklist (CSAC), and the SMOG readability formula. DA had a high readability with 74% (n = 17) written at the grade 10 - 13, 22% (n = 5) at the grade 9, and 4% (n = 1) at the grade 8 level. Visual aids were used in 35% (n = 8) to present probability information. Written information was complemented with video or audio components in 35% (n = 8). Most (91%, n = 21) were developed for generic audiences, while 9% (n = 2) specified a cultural group. Although DA enabled a step-by-step movement through the website, none allowed key word searches and only 65% permitted document printing. Most DA included difficult texts and were not focused for specific cultural groups.
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.
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 | 0,023 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».