Adopting Quality Criteria for Websites Providing Medical Information About Rare Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Union considers diseases to be rare when they affect less than 5 in 10,000 people. It is estimated that there are between 5000 and 8000 different rare diseases. Consistent with this diversity, the quality of information available on the Web varies considerably. Thus, quality criteria for websites about rare diseases are needed. OBJECTIVE: The objective of this study was to generate a catalog of quality criteria suitable for rare diseases. METHODS: First, relevant certificates and quality recommendations for health information websites were identified through a comprehensive Web search. Second, all considered quality criteria of each certification program and catalog were examined, extracted into an overview table, and analyzed by thematic content. Finally, an interdisciplinary expert group verified the relevant quality criteria. RESULTS: We identified 9 quality certificates and criteria catalogs for health information websites with 304 single criteria items. Through this, we aggregated 163 various quality criteria, each assigned to one of the following categories: thematic, technical, service, content, and legal. Finally, a consensus about 13 quality criteria for websites offering medical information on rare diseases was determined. Of these categories, 4 (data protection concept, imprint, creation and updating date, and possibility to contact the website provider) were identified as being the most important for publishing medical information about rare diseases. CONCLUSIONS: The large number of different quality criteria appearing within a relatively small number of criteria catalogs shows that the opinion of what is important in the quality of health information differs. In addition, to define useful quality criteria for websites about rare diseases, which are an essential source of information for many patients, a trade-off is necessary between the high standard of quality criteria for health information websites in general and the limited provision of information about some rare diseases. Finally, transparently presented quality assessments can help people to find reliable information and to assess its quality.
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 | 0,043 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».