Assessment of the quality and variability of health information on chronic pain websites using the DISCERN instrument
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Internet is used increasingly by providers as a tool for disseminating pain-related health information and by patients as a resource about health conditions and treatment options. However, health information on the Internet remains unregulated and varies in quality, accuracy and readability. The objective of this study was to determine the quality of pain websites, and explain variability in quality and readability between pain websites. METHODS: Five key terms (pain, chronic pain, back pain, arthritis, and fibromyalgia) were entered into the Google, Yahoo and MSN search engines. Websites were assessed using the DISCERN instrument as a quality index. Grade level readability ratings were assessed using the Flesch-Kincaid Readability Algorithm. Univariate (using alpha = 0.20) and multivariable regression (using alpha = 0.05) analyses were used to explain the variability in DISCERN scores and grade level readability using potential for commercial gain, health related seals of approval, language(s) and multimedia features as independent variables. RESULTS: A total of 300 websites were assessed, 21 excluded in accordance with the exclusion criteria and 110 duplicate websites, leaving 161 unique sites. About 6.8% (11/161 websites) of the websites offered patients' commercial products for their pain condition, 36.0% (58/161 websites) had a health related seal of approval, 75.8% (122/161 websites) presented information in English only and 40.4% (65/161 websites) offered an interactive multimedia experience. In assessing the quality of the unique websites, of a maximum score of 80, the overall average DISCERN Score was 55.9 (13.6) and readability (grade level) of 10.9 (3.9). The multivariable regressions demonstrated that website seals of approval (P = 0.015) and potential for commercial gain (P = 0.189) were contributing factors to higher DISCERN scores, while seals of approval (P = 0.168) and interactive multimedia (P = 0.244) contributed to lower grade level readability, as indicated by estimates of the beta coefficients. CONCLUSION: The overall quality of pain websites is moderate, with some shortcomings. Websites that scored high using the DISCERN questionnaire contained health related seals of approval and provided commercial solutions for pain related conditions while those with low readability levels offered interactive multimedia options and have been endorsed by health seals.
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 | 0,013 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».