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Enregistrement W2148181723 · doi:10.2196/ijmr.2010

Can Consumers Trust Web-Based Information About Celiac Disease? Accuracy, Comprehensiveness, Transparency, and Readability of Information on the Internet

2012· article· en· W2148181723 sur OpenAlexvenueno aff
Shawna L McNally, Michael Donohue, Kimberly P. Newton, Sandra P Ogletree, Kristen K Conner, Sarah E Ingegneri, Martin F. Kagnoff

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoWilliam K. Warren Foundation
Mots-clésReadabilityTransparency (behavior)The InternetInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebBusinessInformation retrievalComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Celiac disease is an autoimmune disease that affects approximately 1% of the US population. Disease is characterized by damage to the small intestinal lining and malabsorption of nutrients. Celiac disease is activated in genetically susceptible individuals by dietary exposure to gluten in wheat and gluten-like proteins in rye and barley. Symptoms are diverse and include gastrointestinal and extraintestinal manifestations. Treatment requires strict adherence to a gluten-free diet. The Internet is a major source of health information about celiac disease. Nonetheless, information about celiac disease that is available on various websites often is questioned by patients and other health care professionals regarding its reliability and content. OBJECTIVES: To determine the accuracy, comprehensiveness, transparency, and readability of information on 100 of the most widely accessed websites that provide information on celiac disease. METHODS: Using the search term celiac disease, we analyzed 100 of the top English-language websites published by academic, commercial, nonprofit, and other professional (nonacademic) sources for accuracy, comprehensiveness, transparency, and reading grade level. Each site was assessed independently by 3 reviewers. Website accuracy and comprehensiveness were probed independently using a set of objective core information about celiac disease. We used 19 general criteria to assess website transparency. Website readability was determined by the Flesch-Kincaid reading grade level. Results for each parameter were analyzed independently. In addition, we weighted and combined parameters to generate an overall score, termed website quality. RESULTS: We included 98 websites in the final analysis. Of these, 47 (48%) provided specific information about celiac disease that was less than 95% accurate (ie, the predetermined cut-off considered a minimum acceptable level of accuracy). Independent of whether the information posted was accurate, 51 of 98 (52%) websites contained less than 50% of the core celiac disease information that was considered important for inclusion on websites that provide general information about celiac disease. Academic websites were significantly less transparent (P = .005) than commercial websites in attributing authorship, timeliness of information, sources of information, and other important disclosures. The type of website publisher did not predict website accuracy, comprehensiveness, or overall website quality. Only 4 of 98 (4%) websites achieved an overall quality score of 80 or above, which a priori was set as the minimum score for a website to be judged trustworthy and reliable. CONCLUSIONS: The information on many websites addressing celiac disease was not sufficiently accurate, comprehensive, and transparent, or presented at an appropriate reading grade level, to be considered sufficiently trustworthy and reliable for patients, health care providers, celiac disease support groups, and the general public. This has the potential to adversely affect decision making about important aspects of celiac disease, including its appropriate and proper diagnosis, treatment, and management.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,182
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,182
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,399 · 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

Citations46
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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