Analysis of Free Online Physician Advice Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online Consumer Health websites are a major source of information for patients worldwide. We focus on another modality, online physician advice. We aim to evaluate and compare the freely available online expert physicians' advice in different countries, its scope and the type of content provided. SETTING: Using automated methods for information retrieval and analysis, we compared consumer health portals from the US, Canada, the UK and Israel (WebMD,NetDoctor,AskTheDoctor and BeOK). The evaluated content was generated between 2002 and 2011. RESULTS: We analyzed the different sites, looking at the distribution of questions in the various health topics, answer lengths and content type. Answers could be categorized into longer broad-educational answers versus shorter patient-specific ones, with different physicians having personal preferences as to answer type. The Israeli website BeOK, providing 10 times the number of answers than in the other three health portals, supplied answers that are shorter on average than in the other websites. Response times in these sites may be rapid with 32% of the WebMD answers and 64% of the BeOK answers provided in less than 24 hours. The voluntary contribution model used by BeOK and WebMD enables generation of large numbers of physician expert answers at low cost, providing 50,000 and 3,500 answers per year, respectively. CONCLUSIONS: Unlike health information in online databases or advice and support in patient-forums, online physician advice provides qualified specialists' responses directly relevant to the questions asked. Our analysis showed that high numbers of expert answers could be generated in a timely fashion using a voluntary model. The length of answers varied significantly between the internet sites. Longer answers were associated with educational content while short answers were associated with patient-specific content. Standard site-specific guidelines for expert answers will allow for more desirable content (educational content) or better throughput (patient-specific content).
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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».