An Evaluation of Internet Sites for Burn Scar Management
Notice bibliographique
Résumé
Patients rely on the Internet for medical information. It is difficult to discern which resources are accurate or appropriate for patients. The purpose of this study was to develop a quality-assessment tool for health Internet Web sites and to apply this tool to assess the quality of burn scar management information on the Internet. Between September and December 2001, we prospectively evaluated all Web sites on the Internet search engine Yahoo! containing the headings "burn scar management," "burn scar healing," "burn scar treatment," and "burn scar therapy." The quality of each Web site's medical information was evaluated using our scoring system consisting of the following two components: quality and technical characteristics. The total score for each Web site was converted to a percent grade (eg, > or =80% = excellent, 70 to 79% = very good, 60 to 69% = good, 50 to 59% = fair, and <50% = poor). The Web sites were grouped into three categories: commercial (for profit), academic (university, hospital), and organizational (nonprofit). Of 88 Web sites evaluated, the majority 68 (77%) were commercial, 7 (8%) academic, and 13 (15%) organizational. Burn scar management information on the Internet was poor in the majority (79%) of commercial Web sites and was excellent, very good, or good in the majority of academic (86%) and organizational (77%) Web sites. Using our health information evaluation, we found that the majority of burn scar management information on the internet (77%) was of fair or poor quality. Academic and organizational Web sites had the best quality of burn scar management information. Additional testing of the developed tool will be needed to analyze the reproducibility of the results and their applicability in other medical domains.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».