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Enregistrement W2065434605 · doi:10.2196/resprot.2916

Using the Internet to Seek Information About Genetic and Rare Diseases: A Case Study Comparing Data From 2006 and 2011

2014· article· en· W2065434605 sur OpenAlexvenueno aff
Tamandra Morgan, Johanna Schmidt, Christy Haakonsen, Janine Lewis, Maria Della Rocca, Stephanie Morrison, Barbara B. Biesecker, Kimberly A. Kaphingst

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésThe InternetDiseaseFamily medicineMedicineHealth informationPsychologyHealth careWorld Wide WebInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Genetic and Rare Disease Information Center (GARD) is a major provider of Web-based information on genetic and rare diseases. Little is known about the type of Web-based information individuals seek about genetic and rare diseases or their reasons for seeking. OBJECTIVE: The objective of this paper is to describe the types of Web-based information sought about genetic and rare diseases and the reasons for seeking it from GARD by examining inquiries from 2006 and 2011. METHODS: There were 278 English-language email and Web-based inquiries posed to GARD by lay individuals (ie, patients, parents, and relatives), which were randomly selected from inquiries in 2006 (n=68) and 2011 (n=210) and examined using content analysis. RESULTS: Most often in both years, individuals sought basic disease information (51/68, 75.0% and 132/210, 62.8%; P=.067) and information about treatment (17/51, 33.3% and 62/132, 47.0%; P=.095). Specifically, inquirers requested information about their disease prognosis (6/51, 11.8% and 23/132, 17.4%; P=.347) and made requests for specialists (8/68, 11.8% and 31/210, 14.8%; P=.536). In both 2006 and 2011, a substantial subset of inquirers requested information related to undiagnosed symptoms, representing 16.2% (11/68) and 11.9% (25/210; P=.362) of inquiries, respectively. Inquirers were significantly more likely to have seen a health care provider before contacting GARD (99/210, 47.1% vs 20/68, 29.4%; P=.010) and to ask about clinical research studies in 2011 than in 2006 (24/210, 11.4% vs 2/68, 2.9%; P=.037). In the 2011 data set, the majority of the inquirers were women (201/210, 95.7%). In our 2006 sample, men were the majority source of inquiries (54/68, 79.4%). CONCLUSIONS: Findings from this study indicate that lay people contacting a genetic and rare disease information center most often seek information about disease prognosis, finding a specialist, and obtaining a diagnosis for symptoms. Unique characteristics of individuals searching the Internet for genetic and rare diseases information, includes a growing interest in participating in clinical research studies and a desire to supplement or better understand information discussed during a visit with a health care provider. These efforts represent advancements in patient self-advocacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,518
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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