MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2076835217 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs12-p5-12-01

Abstract P5-12-01: ARE WEB-BASED RESOURCES THE BREAST?: AN EVALUATION OF THE QUALITY OF ONLINE RESOURCES FOR BREAST CANCER PATIENTS

2012· article· en· W2076835217 sur OpenAlexaff
Suzanne Nguyen, Glenn Regehr, Baljeet Brar, Jenny J. Lin, Paris‐Ann Ingledew

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesThames Valley Children's CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerReadabilityMedicineThe InternetQuality (philosophy)Information qualityCancerComputer scienceWorld Wide WebInternal medicineInformation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Cancer patients are increasingly using the internet to seek disease specific information. Our prior studies indicate that a majority of breast cancer patients use the internet to aid decision making and to inform themselves about their disease. Although there is a substantial amount of information available on the internet regarding breast cancer, there are no comprehensive studies evaluating the quality of this information and whether it is adequate to support patients' decision making. The purpose of this study was to apply a validated evaluation tool to evaluate the quality of online breast cancer patient information. Methods: Using the principles of design-based research, an evaluation tool was developed and validated for the purposes of evaluation of web-based patient information. To review the quality of breast cancer information, a list of the top 100 breast cancer websites was systematically compiled using the meta-search engines Yippy and Dogpile, and the search engine Google. The websites were assessed for administration, accountability, authorship, organization, readability, and content. Inter-rater reliability was evaluated. Results were analyzed using descriptive statistics. Results: Over 2000 hits were initially obtained using the search term “breast cancer” (the most common search term according to our previous studies) in the three search engines. After applying the pre-specified inclusion and exclusion criteria the “top 100” breast cancer sites were evaluated. The majority of breast cancer websites were administered by commercial businesses (47%) and non-profit organizations (33%). 86% of the websites disclosed ownership, sponsorship, and/or advertising. Only 34% of websites identified the author and 39% cited sources. The average readability of websites was a grade 9 level. The majority of the information was out of date and only 27% of websites had updated their content within the last two years. While 88% of the websites sufficiently covered breast cancer, only 18% addressed prognosis. Conclusions: While a majority of breast cancer patients use the internet to obtain information on their diagnosis and treatment options, this study demonstrates that web-based information is variable and there are distressing gaps in the information available. Although the assessed websites were mostly accurate, there were significant deficits in authorship, attribution, and currency. Of concern, our research has previously demonstrated that patients use authorship and attribution to determine the reliability of web-based information. Additionally, very few websites provided information regarding prognosis, an area research has identified as an important topic sought by breast cancer patients. The results of this study can be used to counsel patients on the strengths and weaknesses of web-based breast cancer information and to empower patients to choose sites likely to enhance their personal knowledge. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P5-12-01.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetHealth Literacy and Information Accessibility→Travaux en français237 207→