Evaluation of Web-Based Consumer Medication Information: Content and Usability of 4 Australian Websites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication is the most common intervention in health care, and written medication information can affect consumers' medication-related behavior. Research has shown that a large proportion of Australians search for medication information on the Internet. OBJECTIVE: To evaluate the medication information content, based on consumer medication information needs, and usability of 4 Australian health websites: Better Health Channel, myDr, healthdirect, and NPS MedicineWise . METHODS: To assess website content, the most common consumer medication information needs were identified using (1) medication queries to the healthdirect helpline (a telephone helpline available across most of Australia) and (2) the most frequently used medications in Australia. The most frequently used medications were extracted from Australian government statistics on use of subsidized medicines in the community and the National Census of Medicines Use. Each website was assessed to determine whether it covered or partially covered information and advice about these medications. To assess website usability, 16 consumers participated in user testing wherein they were required to locate 2 pieces of medication information on each website. Brief semistructured interviews were also conducted with participants to gauge their opinions of the websites. RESULTS: Information on prescription medication was more comprehensively covered on all websites (3 of 4 websites covered 100% of information) than nonprescription medication (websites covered 0%-67% of information). Most websites relied on consumer medicines information leaflets to convey prescription medication information to consumers. Information about prescription medication classes was less comprehensive, with no website providing all information examined about antibiotics and antidepressants. Participants (n=16) were able to locate medication information on websites in most cases (accuracy ranged from 84% to 91%). However, a number of usability issues relating to website navigation and information display were identified. For example, websites not allowing combinations of search terms to be entered in search boxes and continuous blocks of text without subheadings. CONCLUSIONS: Of the 4 Australian health information websites tested, none provided consumers with comprehensive medication information on both prescription and nonprescription medications in a user-friendly way. Using data on consumer information needs and user testing to guide medication information content and website design is a useful approach to inform consumer website development.
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 | 0,074 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».