O2‐04‐04: Quality and content of online information about the prevention of Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Within a generation, over 16 million Americans will suffer from Alzheimer disease (AD) or a related dementia, and the costs for dementia care will reach $1.2 trillion. Faced with this epidemic and fearing the devastating impact of AD on their well-being, older adults are turning to the Internet for health resources: over half of adults aged 65 or over use the Internet, and this figure rises to over three-quarters for adults aged 50-64, with 80% of users searching for health information specifically. Websites hosting AD-related information receive up to several million visitors per month. Despite the popularity of these websites, little is known about quality of these unregulated resources. To address this knowledge gap, we used information-mining techniques to retrieve 308 websites containing information about the prevention of AD and used content analysis to characterize a random subset of the sample (n=102). We assessed the quality of the information using a scoring system based on website characteristics and we quantified the type of advice found on the websites. A panel of physicians evaluated the quality of the advice. We found that a majority of websites (76%) contained at least one indicator of quality (e.g., date, author). Over half of the websites (55%) contained claims supported by specific research studies that could be identified, while 59% of websites contained descriptions of research findings that could not be verified. The overall quality of the information ranged from very poor to excellent. The most common types of advice related to nutrition (95%), exercise (77%), lifestyle (77%), and cognitive stimulation (73%), with specific action items within each category. The presence of quality indicators on a given website did not necessarily predict the quality of the advice itself. Overall, the quality of websites containing information about the prevention of AD is variable, with excellent resources coexisting in the online environment with sources of misinformation. These findings have significant implications for the growing computer-literate older adult population and their health care providers. Further evidence and informed policy are needed to promote the greatest benefits from information available on the Internet.
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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».