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Enregistrement W2521623643 · doi:10.1097/gox.0000000000001054

Abstract: A Comparative Readability Analysis of Online Patient Information Regarding Breast Reconstruction Following Mastectomy

2016· article· en· W2521623643 sur OpenAlexaboutno aff
Harun Khan

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityMedicineMastectomyBreast cancerIndex (typography)Reading (process)Grade levelCancerPsychologyComputer scienceInternal medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The internet is a widely-used resource for patients who seek surgical information. Many patients have wrong expectations of treatment options due to low quality surgical information online.1 High quality patient information should not exceed a 7th-grade reading level according to the United States Department of Health and Human Services (USDHHS).2 We undertook a comparative readability assessment of patient information regarding breast reconstruction following mastectomy. METHOD: Materials were downloaded from 7 websites in January 2016: Breast Cancer Network Australia (BCNA), British Association of Plastic Reconstructive and Aesthetic Surgeons (BAPRAS), Canadian Cancer Society, Cancer Research UK, Johns Hopkins Breast Center, Mayo Clinic, National Institutes of Health (NIH). The text was processed and formatted in Microsoft Word. Specific anatomical and medical terms were excluded to limit bias. A readability assessment was undertaken on the remaining text using 6 quantitative formulas: Automated Readability Index, Coleman-Liau Index, SMOG Index, Gunning-Fog score, Flesch-Kincaid Grade level and Flesch-Kincaid Reading Ease using the Readability Studio program (Oleander Software). RESULTS: The edited and original texts had almost identical mean grade score (±0.07). Johns Hopkins Breast Center had the highest mean grade score (12.8 ± 2). Mayo Clinic had the lowest mean grade scores (10.7 ± 2). ANOVA analysis demonstrated no statistical difference between the grade scores when comparing websites (p>0.05). The mean Flesch-Kincaid Reading Ease score was 53, which compares to a reading level of >16 years old. The overall mean grade score was 11.9, which compares to a senior high school student in US. CONCLUSION: The mean grade scores of patient resources are considerably higher than the recommended level of 7thgrade or 12–13 years old. Simpler and clearer materials would be more suitable to the general public in the US and internationally. REFERENCES: 1. McKinley J, Cattermole H, Oliver CW. The quality of surgical information on the Internet. J R Coll Surg Edinb. 1999; 44:265–8. 2. Walsh TM1, Volsko TA. Readability assessment of internet-based consumer health information. Respir Care. 2008 Oct; 53:1310–5.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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