Perspectives on quality and content of information on the internet for adolescents with cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the quality and content of Internet information about cancer from the perspectives of adolescents with cancer (AWC), their parents and healthcare professionals (HCP). METHODS: Key words relevant to pediatric cancer were searched across 6 search engines. Quality of information was appraised using the DISCERN tool. Website content completeness, accuracy, readability, cultural sensitivity, and desirability were assessed. RESULTS: Only 29 websites had DISCERN scores above 50 (indicating fair quality; mean 55.76 ± 8.23, range 42.50-70.5). The majority of sites targeted parents and only four (14%) were specific to AWC. Overall completeness of the sites was rated 11.46 out of 20 (± 3.60; range 4-17.5) and accuracy was rated 4/4, indicating high accuracy with moderate completeness. The average SMOG score was 11.87 (± 2.51, range 7.7-18.67) and the Flesch Reading Ease score was 57.44 (± 16.94, range 9.1-92.4) indicating that the material was too difficult to read. The average cultural sensitivity scores for the Format, Written message and Visual material scales were 3.08/4 (± 0.53, range 2-4), 3.48/4 (± 0.41, range 2.6-4) and 2.84/4 (± 1.03, range 0-4) indicating the websites were adequately culturally sensitive. On Average, websites had 4/21 features from the desirability checklist, indicating the sites had low desirability. CONCLUSION: Given the paucity of high quality Internet health information at an appropriate reading level for AWC there is a critical need for HCP's to develop Internet programs to meet their unique needs.
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 | 0,007 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».