The quality of websites addressing fibromyalgia: an assessment of quality and readability using standardised tools
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients living with fibromyalgia strongly prefer to access health information on the web. However, the majority of subjects in previous studies strongly expressed their concerns about the quality of online information resources. Objectives The purpose of this study was to evaluate existing online fibromyalgia information resources for content, quality and readability by using standardised quality and readability tools. Methods The first 25 websites were identified using Google and the search keyword 'fibromyalgia'. Pairs of raters independently evaluated website quality using two structured tools (DISCERN and a quality checklist). Readability was assessed using the Flesch Reading Ease score maps. Results Ranking of the websites' quality varied by the tool used, although there was general agreement about the top three websites (Fibromyalgia Information, Fibromyalgia Information Foundation and National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases). Content analysis indicated that 72% of websites provided information on treatment options, 68% on symptoms, 60% on diagnosis and 40% on coping and resources. DISCERN ratings classified 32% websites as 'very good', 32% as 'good and 36% as 'marginal'. The mean overall DISCERN score was 36.88 (good). Only 16% of websites met the recommended literacy level grade of 6-8 (range 7-15). Conclusion Higher quality websites tended to be less readable. Online fibromyalgia information resources do not provide comprehensive information about fibromyalgia, and have low quality and poor readability. While information is very important for those living with fibromyalgia, current resources are unlikely to provide necessary or accurate information, and may not be usable for most people.
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 | 0,035 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».